ads:
GUSTAVO RENNÓ ROCHA
Análise de ferramentas computacionais para
planejamento estratégico do uso do solo e transportes
Dissertação apresentada à Escola de
Engenharia de São Carlos da
Universidade de São Paulo, como parte
dos requisitos para a obtenção do título
de Mestre em Engenharia de Transportes.
Área de concentração: Planejamento e
Operação de Sistemas de Transporte.
Orientador: Prof. Dr. Antônio Nélson
Rodrigues da Silva.
São Carlos
2010
ads:
Livros Grátis
http://www.livrosgratis.com.br
Milhares de livros grátis para download.
Ficha catalográfica preparada pela Seção de Tratamento
da Informação do Serviço de Biblioteca – EESC/USP
planejamento estratégico do uso do solo e transportes /
Gustavo Rennó Rocha ; orientador Antônio Nélson Rodrigues
Dissertação (Mestrado-Programa de Pós-Graduação em
Engenharia de Transportes. Área de Concentração em
Planejamento e Operação de Sistemas de Transportes -- Escola
de Engenharia de São Carlos da Universidade de São Paulo,
1. Planejamento estratégico. 2. Uso do solo.
3. Demanda por transporte. 4. Países em desenvolvimento.
5. Ferramentas de planejamento. I. Título.
AUTORIZO A REPRODUÇÃO E DIVULGAÇÃO TOTAL OU PARCIAL DESTE
TRABALHO, POR QUALQUER MEIO CONVENCIONAL OU ELETRÔNICO,
PARA FINS DE ESTUDO E PESQUISA, DESDE QUE CITADA A FONTE.
Rocha, Gustavo Rennó
R672a Análise de ferramentas computacionais para
da Silva. -- São Carlos, 2010.
2010.
ads:
Resumo
A constante ausência de planejamento urbano nos países em desenvolvimento é um
dos principais fatores responsáveis pela ineficiência da infraestrutura pública de
suas cidades, o que é agravado pelo fato de que muitas dessas cidades
permanecem em processo de crescimento. Essa falta de planejamento gera
inúmeros problemas, principalmente com relação à mobilidade e ao transporte, que
por sua vez desencadeiam uma série de outros problemas. Dentre as principais
limitações do planejamento sob tais condições, destaca-se a falta de ferramentas
apropriadas. Propõe-se assim a caracterização de um modelo para o planejamento
estratégico do uso do solo e transportes, com o qual é realizada uma aplicação na
cidade de São Carlos, utilizando dados e ferramentas disponíveis. Dessa forma, são
analisados os procedimentos executados tanto do ponto de vista técnico do
planejamento, quanto do ponto de vista operacional das ferramentas e programas
utilizados. Com isso, busca-se construir uma base referencial no sentido de auxiliar
o uso, adaptação e desenvolvimento de ferramentas computacionais de
planejamento urbano, principalmente para aplicações em cidades médias de países
em desenvolvimento e com enfoque no transporte por ônibus. Baseando-se nas
principais técnicas de planejamento compatíveis com essa abordagem, o modelo foi
definido através de etapas sequenciais, desde a preparação dos dados reunidos, a
projeção geográfica de futuros usos do solo, até a previsão e visualização da
demanda por transporte urbano. Desse modo, utilizando apenas dados de fácil
obtenção, como as informações do Plano Diretor, dados censitários e levantamentos
de outras fontes confiáveis, é possível avaliar o impacto do crescimento urbano
sobre o sistema de transportes. Para executar o modelo, fez-se uso dos programas
What if? e TransCAD, trabalhando os dados através de seus Sistemas de
Informações Geográficas e com o eventual auxílio de planilhas eletrônicas. Através
da aplicação, o modelo produziu dois cenários distintos, representando diferentes
padrões de ocupação e viagem, de acordo com as respectivas hipóteses
consideradas. A grande diferença entre os resultados obtidos em cada cenário pode
ser explicada principalmente pela falta de políticas de incentivo e controle da
ocupação do solo. Entretanto, ambos os cenários apresentaram resultados
semelhantes em alguns pontos da cidade, representando tendências bastante
prováveis para os próximos anos. As ferramentas e procedimentos utilizados
mostraram um bom desempenho do modelo, apesar de eventuais detalhes que
podem ser aprimorados.
Palavras chave: planejamento estratégico, uso do solo, demanda por transporte,
países em desenvolvimento, ferramentas de planejamento.
Abstract
The absence of a regular urban planning practice in developing countries is one of
the main causes of an inefficient use of the public infrastructures. That is aggravated
by the fact that many cities of those countries are still growing. That lack of planning
generates many mobility and transportation issues, which in turn result in many other
problems. One of the constraints faced by planners to cope with that reality is the
unavailability of suitable planning tools. As a consequence, a model for strategic land
use-transport planning is proposed in this study. The model is then applied in the city
of São Carlos, making use of available data and tools. The procedures applied are
analyzed in two ways: from a planning standpoint and also regarding the operational
performance of the planning tools and computer packages used. The purpose of the
process was to build a reference framework for the use, adaptation and development
of computer tools for urban planning, with a clear focus on medium-sized cities of
developing countries that rely on buses for urban public transportation. The model
was based on available and intensely used planning techniques compatible with the
proposed approach. It was defined in sequential steps, from the data collection and
treatment, the estimation and spatial distribution of projected urban land uses, to the
evaluation and visualization of future urban transport demand. In such a way, it is
possible to evaluate the impacts of urban growth on the transport system with data
available in the city’s Master Plan, census data files and other reliable sources. As
the model was implemented in the computer programs What if? and TransCAD, the
data used was treated in Geographic Information Systems and electronic
spreadsheets. The model application produced two distinct scenarios, which
represent different land use distributions and travel patterns resulting from the
adopted hypotheses. The main difference found in the results obtained in the
scenarios can be explained by the lack of policies for incentive and control of the
urban land uses. However, both scenarios have shown similar results in specific
points of the city, what suggests some likely trends for the near future. The tools and
procedures used have indicated a good overall model performance, although there
are details in which improvements can be done.
Keywords: strategic planning, land use, transportation demand, developing countries,
planning tools.
Lista de figuras
Figura 4.1 - Uso do solo predominante por quadra em São Carlos, 2000. ........................... 37
Figura 4.2 - Cadastro dos loteamentos de São Carlos, 2010. ............................................... 38
Figura 4.3 - Condições de desenvolvimento urbano para São Carlos, de acordo com os
cenários 1 (esquerda) e 2 (direita). ................................................................... 39
Figura 4.4 - Padrão de crescimento esperado para São Carlos, de acordo com os
cenários 1 (esquerda) e 2 (direita). ................................................................... 39
Figura 4.5 - Zonas de análise de tráfego para São Carlos. ................................................... 40
Figura 4.6 - Hipótese de equivalência entre número de viagens. ......................................... 42
Figura 4.7 - Projeções de uso do solo para São Carlos, 2020. ............................................. 46
Figura 4.8 - Projeções de uso do solo para São Carlos, 2030. ............................................. 47
Figura 4.9 - Projeções dos fluxos de viagem por ônibus para São Carlos, 2000. ................. 48
Figura 4.10 - Projeções dos fluxos de viagem por ônibus para São Carlos, 2020. ............... 49
Figura 4.11 - Projeções dos fluxos de viagem por ônibus para São Carlos, 2030. .................... 50
Figura 5.1 - Fluxograma geral de procedimentos do modelo proposto. ................................ 52
Figura 5.2 - Simbologia utilizada no Fluxograma. ................................................................. 53
Figura 5.3 - Comandos do menu principal do TransCAD. ..................................................... 55
Figura 5.4 - What if? Setup .................................................................................................... 56
Figura 5.5 - Comandos do menu principal do What if? ......................................................... 56
Figura 5.6 - What if? - ferramenta Adequabilidade (Suitability). ............................................ 57
Figura 5.7 - What if? - ferramenta Projeções (Project / Values). ........................................... 58
Figura 5.8 - What if? - ferramenta Demanda (Demand). ....................................................... 59
Figura 5.9 - What if? - ferramenta Alocação do Uso do Solo (Allocation). ............................ 60
Figura 5.10 - TransCAD - ferramenta Balanceamento de Vetores (Planning / Balance). ....... 64
Figura 5.11 - TransCAD - ferramenta Modelo Gravitacional
(Planning / Trip distribution / Gravity application). ............................................ 65
Figura 5.12 - TransCAD - ferramenta Alocação Tudo ou Nada
(Planning / Traffic assignment - Method: All or nothing). .................................. 67
Figura 5.13 - TransCAD
- ferramenta Mapa Temático com Classificação por Cores
(Map / Color theme). ......................................................................................... 70
Figura 5.14 - TransCAD - ferramenta Mapa Temático com Classificação por Objetos em
Escala (Map / Scaled-symbol theme). ............................................................. 71
Figura 5.15 - TransCAD - ferramenta Calibração do Modelo Gravitacional
(Planning / Trip distribution / Gravity calibration). ............................................. 74
Sumário
Capítulo 1 - Introdução .......................................................................................................... 1
1.1 Caracterização do problema ........................................................................................ 1
1.2 Justificativa ................................................................................................................... 2
1.3 Objetivos ...................................................................................................................... 3
1.4 Estrutura do trabalho .................................................................................................... 3
Capítulo 2 - Revisão bibliográfica ........................................................................................ 5
2.1 O processo de urbanização e o crescimento das cidades ........................................... 5
2.1.1 A história da urbanização .............................................................................................. 5
2.1.2 A urbanização atual ....................................................................................................... 7
2.2 O planejamento urbano e suas principais vertentes .................................................. 10
2.2.1 O processo de planejamento urbano .......................................................................... 10
2.2.2 O Plano Diretor e o Planejamento Estratégico ........................................................... 11
2.3 Técnicas de planejamento urbano e de transportes .................................................. 13
2.3.1 Pesquisa Origem/Destino............................................................................................ 13
2.3.2 Modelos sequenciais de demanda (quatro etapas) .................................................... 14
2.3.2.1
Primeiro passo: geração de viagens ............................................................... 15
2.3.2.2 Segundo passo: distribuição de viagens ......................................................... 15
2.3.2.3 Terceiro passo: escolha modal ........................................................................ 16
2.3.2.4 Quarto passo: alocação de tráfego .................................................................. 16
2.3.3 Outros modelos e métodos ......................................................................................... 17
2.3.3.1
Métodos baseados em fatores de crescimento ............................................... 17
2.3.3.2 Métodos entrópicos .......................................................................................... 17
2.3.3.3 Modelos baseados em atividades ................................................................... 18
2.3.4 Cenários de desenvolvimento ..................................................................................... 18
2.3.5 Uso do solo e transportes ........................................................................................... 19
2.3.6 Os recursos computacionais ....................................................................................... 20
2.3.6.1
Ferramentas computacionais de planejamento urbano para países em
desenvolvimento .............................................................................................................. 22
Capítulo 3 - Metodologia ..................................................................................................... 25
3.1 Considerações iniciais ............................................................................................... 25
3.2 Dados disponíveis ...................................................................................................... 26
3.2.1 Plano Diretor de Desenvolvimento Urbano ................................................................. 27
3.2.2 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) ................................................. 27
3.2.3 Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados (SEADE) ..................................... 27
3.2.4 Pesquisa Origem/Destino ............................................................................................ 28
3.2.5 Rede viária urbana ...................................................................................................... 28
3.2.6 Cadastro de loteamentos da cidade ............................................................................ 28
3.3 Ferramentas computacionais disponíveis e suas funcionalidades .................................. 29
3.3.1 SIG-T: TransCAD ........................................................................................................ 29
3.3.2 What if? ........................................................................................................................ 30
3.3.3 TransCAD + What if? ................................................................................................... 30
3.3.4 Planilhas eletrônicas .................................................................................................... 31
3.4 Procedimentos e métodos adotados .......................................................................... 31
Capítulo 4 - Aplicação ......................................................................................................... 35
4.1 Preparação: TransCAD .............................................................................................. 35
4.2 Previsões futuras: What If? ........................................................................................ 40
4.3 Execução dos quatro passos: TransCAD .................................................................. 41
4.4 Resultados obtidos ..................................................................................................... 44
4.4.1 What if?: Cenários futuros de ocupação e uso do solo ............................................... 44
4.4.2 TransCAD: Fluxos de tráfego ...................................................................................... 45
Capítulo 5 - Ferramentas computacionais ........................................................................ 51
5.1 As ferramentas utilizadas na aplicação do modelo .................................................... 51
5.1.1 Preparação .................................................................................................................. 53
5.1.1.1
Sistema de Informações Geográficas .............................................................. 53
5.1.1.2 What if? Setup .................................................................................................. 55
5.1.2 Projeções futuras de uso do solo ................................................................................ 56
5.1.2.1
Adequabilidade ................................................................................................ 57
5.1.2.2 Projeções ......................................................................................................... 58
5.1.2.3 Demanda .......................................................................................................... 58
5.1.2.4 Alocação do Uso do Solo ................................................................................. 60
5.1.3 Modelo sequencial de demanda por transportes ........................................................ 62
5.1.3.1
Balanceamento de Vetores (Primeiro passo: geração de viagens) ................. 63
5.1.3.2 Modelo Gravitacional (Segundo passo: distribuição de viagens) .................... 64
5.1.3.3 Método de divisão modal (Terceiro passo: escolha modal) ............................ 65
5.1.3.4 Alocação Tudo ou Nada (Quarto passo: alocação de tráfego) ........................ 66
5.1.4 Visualização e análise dos resultados ........................................................................ 68
5.1.4.1
Mapa Temático com Classificação por Cores ................................................. 69
5.1.4.2 Mapa Temático com Classificação por Objetos em Escala ............................. 71
5.1.5 Calibração .................................................................................................................... 73
5.1.5.1
Calibração do Modelo Gravitacional ................................................................ 73
5.1.6 Ferramentas de suporte .............................................................................................. 75
5.1.6.1
Planilha Eletrônica ........................................................................................... 75
5.1.6.2 Edição Matricial ................................................................................................ 76
5.1.6.3 Sistema de Redes Viárias................................................................................ 77
5.2 Os programas computacionais .................................................................................. 77
5.2.1 TransCAD .................................................................................................................... 78
5.2.2 What if? ....................................................................................................................... 80
5.2.3 Outros programas ....................................................................................................... 81
5.3 Adaptação e desenvolvimento de ferramentas e programas ..................................... 83
5.4 Aplicações e benefícios para o processo de planejamento ....................................... 84
Capítulo 6 - Conclusões ...................................................................................................... 87
6.1 Conclusões sob o ponto de vista da aplicação .......................................................... 87
6.2 Conclusões sob o ponto de vista operacional ............................................................ 90
6.3 Sugestões para trabalhos futuros .............................................................................. 93
6.3.1 Calibrações e verificações de hipóteses ..................................................................... 94
6.3.2 Aplicações com diferentes ferramentas ...................................................................... 95
6.3.3 Aplicações em diferentes cidades ............................................................................... 95
Referências bibliográficas .................................................................................................. 97
1
Capítulo 1 - Introdução
1.1 Caracterização do problema
Grande parte das cidades brasileiras apresenta uma característica comum em
relação ao desenvolvimento urbano. As áreas urbanas dos municípios, ainda em
processo de crescimento, são pouco ou sequer planejadas. Esse fato muitas vezes
acarreta deficiências dos sistemas urbanos, principalmente no que diz respeito à
mobilidade e ao transporte, geralmente mais visíveis em cidades de médio a grande
porte. Essa realidade se aplica a muitas cidades dos países em desenvolvimento,
onde a constante falta de recursos e informações desestimula o processo de
planejamento por parte dos governos. Estes muitas vezes precisam investir
pesadamente em medidas paliativas, quando muito mais eficiente seria investir no
planejamento. Isso permitiria a antecipação dos problemas futuros e a execução de
medidas preventivas muito menos custosas do que as usuais medidas corretivas, o
que proporcionaria melhores condições de vida e um desenvolvimento mais
sustentável.
Nesse sentido, as atividades comerciais, industriais, educacionais,
recreativas, entre outras, somente são possíveis através do deslocamento de
pessoas e produtos, gerando fluxos de viagens urbanas que ocupam diariamente as
vias e outras infraestruturas públicas. Essas atividades são essenciais à vida nas
cidades, representando fatores importantes para o seu desenvolvimento econômico
e social. Sendo assim, o transporte urbano tem fundamental importância no
processo de desenvolvimento das cidades (FERRAZ; TORRES, 2004). Deve-se
mencionar, ainda, o caráter social do transporte coletivo, ao garantir a mobilidade da
população que, por diversos motivos, não pode usufruir de meios de transporte
particulares.
Uma maneira de medir os níveis de demanda por transporte é através do
número de viagens (número de veículos, número de pessoas, etc.). Portanto, para
fins de planejamento, é necessário determinar a quantidade de viagens realizadas
no presente e estimar a quantidade de viagens que serão realizadas no futuro.
Porém, nesse ponto é importante destacar que o número de viagens realizadas em
2
uma determinada cidade estará sempre restrito à capacidade de atendimento da
infraestrutura de transporte disponível. Por esse motivo, o número real de viagens
não representa fielmente a demanda por viagens, já que indica apenas a
quantidade de viagens que o sistema de transporte existente permite realizar
(KANAFANI, 1983). Em outras palavras, para evitar que o desenvolvimento urbano
seja condicionado a uma infraestrutura inadequada, é preciso investigar o número
de viagens que seriam feitas caso houvesse condições satisfatórias. Dessa forma,
para que as cidades possam atender convenientemente às suas necessidades de
transporte, são necessários métodos de planejamento adequados às condições em
que serão aplicados.
1.2 Justificativa
Diante desses fatos, fica clara a necessidade de meios que viabilizem um
processo de planejamento em transporte urbano de qualidade, compatível à
realidade dos países em desenvolvimento. Para isso, é fundamental dispor de
ferramentas adequadas, que sejam capazes de executar métodos e modelos,
utilizando dados de fácil obtenção e trabalhando com procedimentos de fácil
compreensão. Dessa forma, minimiza-se a necessidade de investimentos com o
levantamento de dados e com a qualificação de mão de obra especializada.
Entretanto, a maioria das ferramentas disponíveis no mercado não prioriza esses
aspectos. Além disso, faltam interfaces de visualização atrativas, principalmente
quando se trata da apresentação dos resultados. Geralmente se dá prioridade para
outros aspectos, também importantes, como a precisão e confiabilidade das
informações obtidas, sendo comum o uso de modelos tradicionais de regressão
linear, como em Anderson et al. (2006). Porém, com o baixo nível de precisão dos
dados que normalmente se têm disponíveis nos países em desenvolvimento, não é
vantajosa a utilização de modelos muito precisos, tanto do ponto de vista da
viabilidade, quanto da qualidade dos resultados (ORTÚZAR; WILLUMSEN, 2006).
Além disso, métodos simplificados têm demonstrado resultados com baixa amplitude
de erros, principalmente para aplicações em cidades menores (ANDERSON;
OLANDER, 2002). Por fim, a abordagem principal das ferramentas para esse tipo de
planejamento deve se basear nos preceitos de orientação à tomada de decisões,
3
propondo alternativas convincentes de intervenção, o que mais uma vez justifica sua
desejada simplicidade.
1.3 Objetivos
Este trabalho tem como principal objetivo a construção de uma base
referencial para o uso, adaptação e desenvolvimento de ferramentas computacionais
voltados à prática do planejamento urbano, cujas condições favoreçam aplicações
principalmente em cidades médias de países em desenvolvimento. Propõe-se,
nesse sentido, a caracterização de um modelo sequencial para a previsão da
demanda por transporte urbano, com foco nas viagens realizadas por transporte
público e baseado nas necessidades de planejamento particulares desses países.
Pretende-se, neste modelo, utilizar dados de fácil obtenção, executando
procedimentos simples que, baseando-se em hipóteses realistas, possam gerar
resultados de fácil interpretação. Busca-se, através de uma aplicação prática do
modelo, analisar as ferramentas e procedimentos utilizados, explorando os
resultados tanto do ponto de vista da aplicação, quanto do ponto de vista
operacional dos programas e ferramentas. Procura-se levantar argumentos que
contribuam com a consolidação do modelo, tornando-o acessível e atrativo aos
investimentos públicos e incentivando o planejamento urbano.
1.4 Estrutura do trabalho
O trabalho inicia-se com uma revisão acerca dos principais temas envolvendo
a prática do planejamento urbano, onde são apresentadas algumas técnicas de
planejamento em transportes, suas funcionalidades e principais aplicações,
conteúdo do capítulo 2. No capítulo 3 são apresentados os recursos disponíveis na
cidade de São Carlos para utilização no processo de planejamento urbano, definindo
uma metodologia que se adéque às características de cidades de países em
desenvolvimento. No capítulo 4 é aplicada esta metodologia para estimar o uso do
solo e a demanda por viagens na cidade de São Carlos, fornecendo uma base para
análise das ferramentas e procedimentos utilizados. No capítulo 5 é feita uma
análise de todas as ferramentas utilizadas nessa aplicação, sob distintos pontos de
vista operacionais e aspectos de viabilidade e incentivo para o processo de
4
planejamento. No capítulo 6 são apresentadas as conclusões e algumas sugestões
para trabalhos futuros, encerrando-se o trabalho com a lista de referências
bibliográficas utilizadas.
5
Capítulo 2 - Revisão bibliográfica
É apresentada neste capítulo uma breve revisão dos temas envolvidos no
presente estudo, conforme a literatura pesquisada. Essas informações têm o papel
de contextualizar a prática do planejamento urbano nos países em desenvolvimento,
expondo suas principais dificuldades e técnicas. São apresentados métodos e
modelos de planejamento urbano em transportes, servindo de base para a escolha
de uma metodologia adequada às características de uma cidade média localizada
em um país em desenvolvimento, tema do capítulo 3, e sua aplicação na cidade de
São Carlos, tema do capítulo 4. São ainda abordados os recursos computacionais
normalmente disponíveis nesses países, fornecendo argumentos para a análise das
ferramentas selecionadas, tema do capítulo 5.
2.1 O processo de urbanização e o crescimento das cidades
A estrutura urbana tão comum nos dias de hoje é resultado de um longo e
contínuo processo que envolve diversos fatores políticos e socioeconômicos.
Através da literatura pesquisada, procura-se caracterizar o cenário urbano,
explorando suas principais variáveis no sentido de possibilitar uma melhor
compreensão de suas complexas relações.
2.1.1 A história da urbanização
Com os avanços tecnológicos cada vez mais presentes na Europa do
século XVIII, começaram a surgir engenhosidades com as mais variadas funções,
onde o princípio geral era transformar e otimizar as diferentes formas de energia
para produzir determinados efeitos. O estudo dessas possibilidades começou a
despertar o conceito de que tais mecanismos tornavam mais viáveis diversas
atividades cotidianas. Através de efeitos que substituíam grande quantidade do
trabalho humano normalmente dispendido, notaram-se que havia inúmeras formas
de tirar proveito das então chamadas máquinas. Passaram-se então a mecanizar as
atividades de produção agrícola e trabalhos artesanais, aumentando a eficiência
produtiva e tornando os produtos finais mais viáveis economicamente.
6
Dessa forma, teve início a chamada Revolução Industrial (HOBSBAWM,
2003), quando toda a cadeia produtiva foi remodelada sob o princípio da produção
em grande escala proporcionada pelo advento das grandes máquinas. Tal princípio
se baseava na constatação de que as pessoas, ou consumidores, possuíam
necessidades semelhantes e que, através da industrialização, essas necessidades
poderiam ser atendidas de forma mais rápida, barata e lucrativa. Entretanto,
sabia-se que esse novo sistema significava a presença de novas necessidades
acrescidas ao processo de produção. Entre elas, a concentração de recursos e
mão-de-obra, além de meios que permitissem tais concentrações, como as
infraestruturas de transporte e aglomeração, tanto dos recursos, quanto da mão-de-
obra necessária.
Essa necessidade de aglomeração provocou o surgimento de grandes
complexos industriais, fazendo com que muitos trabalhadores passassem a residir
junto aos locais de trabalho, desde, inclusive, a própria construção dos complexos
até o consequente trabalho nas atividades de produção das indústrias. Assim, os
donos dessas indústrias promoveram o desenvolvimento não só dos recursos
tecnológicos envolvidos, mas também de uma nova estrutura de cidade condensada
e organizada, num processo que mais tarde seria chamado de urbanização.
Esse processo aumentou a importância das cidades a partir da formação de
polos de grande concentração de pessoas e capital, criando novas possibilidades e
estilos de vida (JENKS et al., 2000). A partir de então, a urbanização foi se tornando
mais abrangente e acelerada, proporcionando a migração de famílias de diversas
regiões para os grandes polos urbanos, em busca de novas oportunidades. Essa
migração, ao longo dos anos, ocasionou a estagnação ou até o decréscimo das
populações rurais, quando, por outro lado, as populações urbanas aumentaram
surpreendentemente.
Já nos países em desenvolvimento, como ilustrado por Raia Júnior (1995), o
processo de urbanização, apesar de semelhante, apresentou algumas importantes
diferenças. A principal delas é que nesses países a industrialização só teve início
bem mais tarde e ocorreu de forma mais lenta e desestruturada. Ao mesmo tempo,
os grandes produtores agrícolas, utilizando máquinas e técnicas importadas dos
países desenvolvidos, aumentavam sua produtividade dispensando trabalhadores
rurais, além de baratear os produtos agrícolas, tornando-os mais atrativos e
eliminando a concorrência de pequenos produtores. Esses fatores fizeram com que
7
houvesse uma oferta de trabalhadores urbanos migrantes muito maior do que a
quantidade demandada pelas indústrias, gerando populações urbanas excessivas,
incapazes de serem adequadamente acomodadas.
Diante de tais circunstâncias, muitos trabalhadores que chegavam à procura
de melhores condições de vida se viam obrigados a enfrentar condições precárias
de subsistência. Esse grupo de pessoas passou a formar as chamadas classes
baixas, que alimentavam o crescente sistema capitalista através da desigualdade
social. Essas pessoas não viam outra opção senão aceitar a exploração imposta
pelo novo sistema, que oferecia baixos salários, condições exaustivas de trabalho e
habitações improvisadas, criando cidades cheias de problemas, mas que também
promoviam a fortuna das classes altas.
Entretanto, segundo Jenks et al. (2000), mesmo com diversos problemas
provenientes de processos de urbanização precipitados e sem planejamento, a vida
urbana oferece oportunidades que não seriam possíveis nos ambientes rurais, onde
muitas vezes as condições de vida acabam sendo economicamente insustentáveis.
Esse aspecto se tornou mais evidente quando os trabalhadores se deram conta de
que, apesar de individualmente não tivessem grande importância para o sistema,
juntos formavam um dos principais recursos capazes de mantê-lo. E isso fez com
que a massa trabalhadora se organizasse e se mobilizasse em busca de melhores
condições, conquistando aumentos salariais, reduções da carga horária de trabalho,
entre outros benefícios. Com esses avanços, muitos integrantes das classes baixas
melhoravam suas condições de vida, passando a fazer parte das classes médias,
junto com as quais as cidades também melhoravam suas condições de
desenvolvimento. Nas classes baixas permaneciam em sua maioria os
desempregados e algumas classes trabalhadoras mais desfavorecidas.
2.1.2 A urbanização atual
Com o passar dos anos, o processo de urbanização foi se tornando cada vez
mais abrangente e acelerado, dando origem a inúmeras cidades e polos urbanos. As
primeiras grandes cidades se tornaram polos de gigantescas concentrações
populacionais, formando as chamadas metrópoles, cuja importância cresceu a níveis
mundiais. Essas cidades atraíram um número tão elevado de pessoas, que em
muitos casos suas cidades vizinhas, por influência de tal proximidade, apresentaram
8
altos índices de crescimento, o que passou a provocar o fenômeno das regiões
metropolitanas, ou regiões urbanas homogêneas (MANZATO, 2007). Com isso,
algumas cidades tiveram suas zonas rurais praticamente extintas, convertidas em
zonas urbanas, tamanho o crescimento populacional ocorrido.
Hoje, o cenário urbano começa a viver uma nova fase, onde algumas cidades
tendem a estabilizar suas populações, seja pela saturação do solo disponível para
ocupação, do limite de capacidade das infraestruturas urbanas, ou mesmo pela
estabilização das taxas de migração e natalidade com as taxas de imigração e
mortalidade. De qualquer forma, o processo de urbanização está intimamente ligado
às condições de tecnologia, ciência e informação às quais as cidades estão
submetidas (SANTOS, 2008). Do mesmo modo, conforme também apontado por
Santos (2008), as configurações urbanas e rurais de uso do solo sofrem grande
influência dos meios de transporte e telecomunicações. Isso também ocorre em
âmbito global, onde os avanços tecnológicos, assim como a disseminação da
informação, influenciam tanto os processos de crescimento, quanto a qualidade do
desenvolvimento urbano. Porém, mesmo com tantos avanços, a falta de
organização e planejamento tem sido uma das principais causas dos diversos
problemas incidentes no ambiente urbano, em especial nos países em
desenvolvimento. Dentre os problemas mais visíveis, pode-se citar a violência, a
poluição, os grandes congestionamentos, filas e atrasos das mais diversas
naturezas, além dos assentamentos irregulares e precários, como cortiços e favelas.
Um problema bastante característico nas cidades brasileiras, conforme
abordado por Raia Júnior (1995), é o processo de especulação urbana, onde são
loteadas áreas afastadas da malha urbana, valorizando terras de localização
intermediária que passam a contar com melhores infraestruturas. Conforme
Lima (1998), esse processo traz diversas consequências negativas para a
população em geral e, principalmente, para a população de baixa renda. Esta última,
além de sofrer com o aumento dos impostos para o custeio das obras de
infraestrutura, vê como única opção estabelecer moradia nas regiões periféricas,
sofrendo os efeitos da distância em relação aos locais de emprego e equipamentos
públicos. Maiores distâncias aumentam o tempo e custo de transporte, em
detrimento de outras necessidades.
Outro problema semelhante é o advento dos condomínios fechados,
normalmente construídos para a população de alta renda, mas que também podem
9
ser motivo de especulação imobiliária. Além disso, costumam criar “buracos” na
configuração urbana, com infraestruturas exclusivas e prejudicando o atendimento
das regiões vizinhas. Nesse ponto, é importante notar como as descontinuidades e
vazios urbanos provocados por esses artifícios prejudicam, entre outras coisas, a
acessibilidade (LIMA, 1998), mobilidade e o transporte urbano, em especial o
transporte público. Também se pode dizer que nos países em desenvolvimento
costuma ser maior a desigualdade social, o que, diante das diferentes necessidades
da população, provoca um desequilíbrio na estrutura de serviços públicos como o
sistema de transporte. Percebe-se, portanto, que o processo de urbanização e o
sistema de transporte de uma cidade exercem influência direta um sobre o outro,
evidenciando a necessidade de estudos urbanos que levem em conta essa relação.
Os países em desenvolvimento vêm de uma situação de dependência dos
transportes não motorizados (caminhada, bicicleta, tração animal) e do transporte
público (VASCONCELLOS, 2000). Porém, com a popularização do automóvel, as
estruturas urbanas se mostram cada vez mais inaptas a suportar o número
crescente de veículos, provocando um processo equivocado e desorganizado de
adaptação que, além de não resolver o problema dos automóveis, acaba
prejudicando o uso dos outros modos. Conforme apontado por Schrank (2004),
pequenas e médias cidades são vulneráveis ao aumento do congestionamento
devido à inabilidade de seus sistemas de transporte para acomodar o crescimento
acelerado.
Ao mesmo tempo, as cidades médias vêm apresentando expressivos
crescimentos populacionais, tornando-as a classe de maior representatividade
em termos gerais de população (RAIA JÚNIOR, 1995). Além disso, conforme
Santos (2008), as cidades médias passaram a concentrar populações de classes
médias, mais uniformes, e também com tendências mais intelectualizadas,
promovendo sua importância econômica no cenário nacional e até mundial. Diante
de tais considerações, fica evidente a abrangência cada vez maior dos problemas
urbanos atuais, em especial os problemas relacionados ao transporte nas cidades
médias, refletindo a necessidade de estratégias de ação globais. Essa iniciativa
compreende desde estudos e trabalhos mais direcionados, até políticas de
planejamento e desenvolvimento urbano que possam ser colocadas em prática
através de adequado incentivo.
10
2.2 O planejamento urbano e suas principais vertentes
No sentido de conceituar o processo de planejamento, Lopes (1998) cita
algumas de suas abordagens clássicas, entre as quais se podem destacar: Análise
Política - objetivos e metas definidos a partir de métodos científicos como
engenharia, economia, estatística e matemática, permitindo um processo racional de
decisão; Aprendizado Social - objetivos e metas definidos continuamente a partir da
experiência prática confrontada com o conhecimento teórico; Reforma Social -
objetivos e metas definidos pelo estado, num processo de planejamento
institucionalizado. Cada uma dessas abordagens apresenta instrumentos valiosos
no que se poderia chamar de processo ideal de planejamento urbano, considerando
as dificuldades que se impõem na realização desse processo, principalmente nas
cidades dos países em desenvolvimento.
Ainda se tratando de conceituação, atenta-se para a distinção de significado
do termo “planejamento estratégico”, comumente utilizado para definir o processo de
planejamento de forma abrangente, integrada e aplicada, mas também usado para
descrever um instrumento específico de intervenção urbana, que será discutido no
item 2.2.2.
2.2.1 O processo de planejamento urbano
De acordo com Ultramari e Rezende (2008), a evolução do processo de
planejamento urbano no Brasil ao longo dos anos tem mostrado os seguintes
aspectos: problemas urbanos de mesma natureza, porém maior complexidade;
maior capacitação científica e tecnológica disponível; diminuição dos recursos
públicos do setor, como quadro de funcionários e recursos financeiros, incentivando
o aumento da participação privada no processo; aumento da participação da
comunidade, porém ainda de forma mais expressiva devida à sua obrigatoriedade
do que ao real interesse da população. De maneira geral, a relação que se
estabelece entre esses aspectos pode ser justificada pelo fato de que, com o passar
dos anos, a sociedade se expande e desenvolve novos conhecimentos, tecnologias,
necessidades, leis e costumes, tornando-se cada vez mais abrangente e complexa.
Apesar de tal complexidade, esse desenvolvimento promove melhores condições de
planejamento que, por sua vez, promovem melhores condições de desenvolvimento.
11
Um fator favorável para o planejamento urbano atual é a possibilidade de
analisar as políticas urbanas passadas e suas presentes consequências, visto que
são necessários longos períodos de tempo para que se possam gerar mudanças
significativas no cenário urbano. Talvez esse seja o maior obstáculo para um efetivo
processo de planejamento, já que os períodos dos mandatos políticos são inferiores
ao tempo necessário para promover tais mudanças. Além disso, a escassez de
recursos, sempre tão disputados, e as limitações provenientes da cultura geral
apresentam obstáculos adicionais. Por isso é importante a definição de políticas e
métodos científicos sólidos que se mantenham focados em seus objetivos, mesmo
tendo eventualmente alterados seus agentes e recursos envolvidos.
Apesar das dificuldades, é importante notar o ganho de qualidade que se tem
ao passar de uma situação de políticas simplesmente paliativas para uma situação
onde é de fato incentivado o processo de planejamento, assumido com seriedade e
responsabilidade. Segundo Lopes (1998), independentemente dos objetivos
específicos dentro do processo de planejamento estratégico urbano, o próprio
processo em si representa uma importante ação no sentido de promover melhores
condições de vida nas cidades. Isso se deve ao fato do processo de planejamento
promover o levantamento, organização, processamento e análise de informações
acerca das cidades, sugerindo e orientando diversas formas de atuação. De maneira
semelhante acrescentam Ultramari e Rezende (2008) que a realização do processo
de planejamento tem importante papel no aprendizado da participação popular, da
compreensão técnica da realidade e da comunicação entre agentes com interesses
diversos.
2.2.2 O Plano Diretor e o Planejamento Estratégico
Diante da importância do processo de planejamento urbano e das dificuldades
presentes para a sua prática no Brasil, assim como no contexto dos países em
desenvolvimento, alguns esforços tem sido feitos no sentido de incentivar e
promover essas atividades de planejamento. Numa tentativa de regular o processo
de desenvolvimento das cidades brasileiras, o Governo Federal, através do Estatuto
das Cidades (BRASIL, 2001), fornece um valioso recurso, regulamentando a
elaboração pelas cidades de Planos Diretores de Desenvolvimento Urbano. De
acordo com a lei, o Plano configura o instrumento básico da política de
12
desenvolvimento e expansão urbana, fazendo-se obrigatório para cidades com mais
de 20 mil habitantes, dentre outras classificações.
Outro instrumento igualmente importante que, entretanto, não possui apelo
legal são os Planejamentos Estratégicos Municipais que, segundo Ultramari e
Rezende (2008), configuram um mecanismo de gestão municipal inovadora.
Fundamentado nos princípios da administração moderna, normalmente inseridos no
cenário privado, o Planejamento Estratégico apresenta uma abordagem diferente em
relação ao Plano Diretor. Através das considerações feitas por Ultramari e
Rezende (2008) acerca dos dois instrumentos de planejamento urbano, pôde-se
construir a Tabela 2.1, ilustrando suas principais diferenças.
Tabela 2.1 - Principais diferenças entre Plano Diretor e Planejamento Estratégico.
Atributo Plano Diretor Planejamento Estratégico
Incentivo:
Legislação Interesses diversos
Objetivo:
Regulador político/social Eficiência socioeconômica
Aplicação:
Generalizada Caso a caso
Abordagem:
Aspectos básicos Multidisciplinar
Período:
Longo prazo Médio a longo prazo
Considerando as afirmações de Lopes (1998), tem-se que a estrutura básica
do planejamento urbano deve reunir a participação público/privada, a visão de futuro
e o foco na ação. Esse argumento, levada em conta sua abrangência no contexto
político estabelecido por ambos os instrumentos de planejamento aqui descritos,
oferece maior relação de conformidade com as políticas desempenhadas na prática
do Planejamento Estratégico. Todavia, dada a obrigatoriedade legal desempenhada
pelo Plano Diretor, é comum ainda que este se mostre mais expressivo no sentido
de promover a estrutura básica de planejamento urbano na grande maioria das
cidades.
Nesse ponto, entende-se que os dois instrumentos possuem características
vantajosas, sugerindo sua complementaridade de forma que, se utilizados em
conjunto, oferecem uma excelente estrutura para o processo de planejamento
13
urbano. E conforme ainda levantado por Ultramari e Rezende (2008), para promover
a qualidade dos Planos Diretores e Estratégicos, destaca-se a exigência de
continuidade, fiscalização e reavaliações. Dessa forma, acredita-se que com esses e
outros recursos, os obstáculos do planejamento urbano antes destacados podem ser
minimizados e superados, aprimorando o processo de desenvolvimento das cidades
brasileiras e dos demais países em desenvolvimento.
2.3 Técnicas de planejamento urbano e de transportes
Com o intuito de auxiliar a prática do planejamento urbano e de transportes,
foram aqui reunidas importantes técnicas entre métodos, modelos, abordagens e
mecanismos, organizados de acordo com sua natureza e características de
aplicação.
2.3.1 Pesquisa Origem/Destino
A Pesquisa Origem/Destino, ou Pesquisa O/D, é um sistema de obtenção de
informações, normalmente realizada em forma de entrevistas pessoais, onde se
questionam as informações referentes às viagens realizadas pelos entrevistados em
um dia típico. Contém as origens, motivos, horários, modos de transporte utilizados,
tempo gasto e finalmente os destinos, podendo-se ter mais ou menos informações
dependendo dos objetivos e recursos associados à pesquisa. Esse método tem
como vantagem o levantamento dos dados das viagens o mais próximo possível da
realidade, podendo definir apenas os pontos de início e término das viagens ou
também pontos intermediários e, em alguns casos, até mesmo a trajetória completa,
embora para isso sejam normalmente necessários métodos auxiliares. No entanto, o
método não é capaz de prever as viagens futuras, sendo também para isso
necessários métodos auxiliares.
As entrevistas podem ser realizadas em domicílios estrategicamente
distribuídos, onde é comum realizar junto à pesquisa de viagens uma pesquisa
socioeconômica, cujos dados muitas vezes estabelecem padrões que se relacionam
com as características das viagens realizadas, possibilitando a previsão do fluxo de
viagens com base nesses fatores. Em alguns casos, a pesquisa é realizada em
trechos pré-definidos, onde as entrevistas, normalmente mais simplificadas, podem
ser feitas no interior do próprio veículo ou terminal, podendo conter inclusive
14
perguntas sobre a qualidade da viagem. Nesse tipo de pesquisa por trechos, é
comum ainda simplificar o processo por meio de contagens, utilizando bilhetes,
contagem visual ou equipamentos ITS (Intelligent Transportation System),
fornecendo então informações não mais individuais, porém obtendo o fluxo de
viagens no trecho analisado com razoável precisão.
Como desvantagem, pode ser citada a necessidade de investimentos
consideráveis, seja com mão-de-obra ou com equipamentos, e deve-se ter em vista
que, para que os resultados representem a realidade, é preciso observar uma
parcela mínima em relação ao total projetado. Para maiores detalhes sobre os
diferentes tipos de pesquisa, ver Ortúzar e Willumsen (2006), e Ferraz e Torres
(2004).
2.3.2 Modelos sequenciais de demanda (quatro etapas)
O meio mais utilizado para prever o fluxo de viagens atual e futuro numa
determinada região de estudo é dividir o “problema” da viagem em quatro passos, ou
etapas. Esse procedimento é comumente chamado de modelo convencional de
demanda ou modelo de quatro etapas (EOM, 2007) e é dividido em: geração de
viagens, distribuição de viagens, escolha modal e alocação do tráfego. O modelo
estima os fluxos de viagem com base nas características de comportamento dos
usuários do sistema de transportes. Esse comportamento é definido a partir de
informações e considerações acerca do conjunto de indivíduos presentes nos locais
definidos, na tentativa de suprir da melhor forma possível suas necessidades
referentes ao transporte.
As principais vantagens dessa abordagem são as diferentes formas possíveis
de cumprir cada passo, incluindo meios que não exijam informações complexas e
precisas, o que a torna uma opção muito atrativa. Outra característica interessante é
a possibilidade de utilizar as diversas partes de um modelo desenvolvido para uma
região em outras regiões com características semelhantes, sem a necessidade de
muitos ajustes. Essa capacidade de transferência foi abordada por Agyemang-Duah
e Hall (1997) e por Mohammadian e Zhang (2007), mostrando resultados
promissores. Em contrapartida, esse tipo de análise tem seus resultados
normalmente baseados em hipóteses simplificadoras. Isso acaba por gerar
resultados menos precisos, o que requer muitas vezes um processo de calibração
15
ou validação estatística. A seguir, descrevem-se os quatro passos desse modelo e
suas principais características.
2.3.2.1 Primeiro passo: geração de viagens
O primeiro passo considera os motivos que levam os indivíduos a realizar
viagens e é dividido em duas partes: produção de viagens, em geral associadas às
origens, e atração de viagens, em geral associadas aos destinos. As viagens
produzidas podem ser estimadas considerando o comportamento individual ou
assumindo que um determinado conjunto de indivíduos possui o mesmo
comportamento quanto ao desejo por viagens, atribuindo essa produção a uma área
pré-definida, denominada zona de tráfego, com base no número de pessoas
pertencentes a ela. As viagens atraídas são associadas a polos de atração de
viagens como empresas, escolas, indústrias, hospitais, entre outros, podendo-se ou
não considerar a capacidade de atendimento desses locais, de acordo com a
precisão exigida pelo modelo.
2.3.2.2 Segundo passo: distribuição de viagens
O segundo passo consiste em definir cada viagem ou conjunto de viagens,
associando suas origens a seus destinos, normalmente atribuindo um número de
viagens para cada zona de tráfego, como definido no primeiro passo. Como
resultado, tem-se uma matriz n por n, onde n representa o número de zonas de
tráfego analisadas. Essa matriz é chamada de matriz Origem/Destino, ou matriz O/D,
e contém o número de viagens entre cada par de zonas, além das viagens internas
de cada zona, ou seja, as viagens com origem e destino na mesma zona. O modelo
mais comumente usado para o cálculo da matriz O/D é o chamado modelo
gravitacional, analogamente à lei de atração de massas (ORTÚZAR; WILLUMSEN,
2006). Esse modelo possui algumas possíveis variações, mas é basicamente
constituído de uma equação que define o número de viagens entre cada par de
zonas, proporcionalmente ao número de viagens produzidas e atraídas em cada
zona em relação ao total de viagens em todas as zonas. Considera-se também o
custo (distância, tempo ou um conjunto de variáveis) entre as zonas, além de alguns
fatores de ajuste que variam de acordo com a região analisada.
16
2.3.2.3 Terceiro passo: escolha modal
Nesse passo, calculam-se as probabilidades dos indivíduos escolherem
realizar suas viagens utilizando os diferentes modos de transporte disponíveis, como
automóvel, transporte coletivo, bicicleta, caminhada, entre outros. Para isso,
consideram-se as diferentes características de cada modo de acordo com a
necessidade de seus usuários, como por exemplo, o tempo de viagem, o custo, o
conforto e a segurança, entre outros fatores. São então definidas funções de
utilidade para cada modo com base em tais características e a partir das
informações socioeconômicas são determinadas as escolhas de cada tipo de
usuário. A partir da escolha modal podem ser geradas submatrizes O/D com o
número de viagens para cada modo considerado.
2.3.2.4 Quarto passo: alocação de tráfego
No último passo, as viagens definidas nas matrizes O/D são então associadas
às suas respectivas rotas, com base em uma rede viária contendo todas as
possíveis vias por onde os veículos podem trafegar ao realizar as viagens.
Normalmente, para cada modo de transporte considera-se uma rede viária diferente,
já que cada modo exige uma estrutura viária particular. Para esse procedimento,
conforme Eom (2007), dois métodos principais podem ser citados: o método do
“tudo ou nada”, com suas variações, e o método de alocação estocástica.
O “tudo ou nada” considera que as viagens serão feitas pela melhor rota
possível, o que pode significar a rota de menor distância ou de menor tempo, no
caso de vias com diferentes velocidades de tráfego. No entanto, não são
consideradas as capacidades das vias, permitindo que todas as viagens sejam feitas
pelas melhores rotas, o que normalmente não representa uma situação realista,
porém oferece resultados de fácil compreensão. Nas suas variações, podem-se
considerar as capacidades das vias, fazendo com que vias mais congestionadas
passem a ter tráfegos mais lentos, tornando outras rotas mais atrativas e assim,
através de um processo iterativo, distribui-se todo o tráfego. Já no método de
alocação estocástica, consideram-se outros fatores para calcular a probabilidade de
escolha entre as rotas, já que as pessoas possuem percepções diferentes e portanto
nem sempre escolhem as rotas mais curtas ou mais rápidas.
17
Independentemente do método utilizado, gera-se enfim o fluxo de viagens em
cada via. Pode-se dessa forma quantificar a demanda por transporte na região
analisada e verificar os impactos nessa demanda provocados por fatores externos
como a reestruturação da rede viária ou o crescimento populacional, contanto que
sejam executados os quatro passos mencionados utilizando os dados anteriores e
posteriores às mudanças a serem avaliadas.
2.3.3 Outros modelos e métodos
De acordo com os dados e ferramentas que se têm à disposição e
considerando os diferentes objetivos de cada estudo, pode-se tornar favorável a
utilização de métodos auxiliares, seja cumprindo etapas pertencentes aos modelos
já citados, ou mesmo substituindo determinados procedimentos. Em alguns casos
pode-se até mesmo utilizar outras abordagens, criando modelos com base em
outros tipos de dados e considerações.
2.3.3.1 Métodos baseados em fatores de crescimento
Alguns métodos para estimar as demandas futuras baseiam-se nos dados
atuais modificados por fatores de crescimento definidos para as zonas ou setores
em questão. Como as viagens possuem origens e destinos, é comum ter dois
fatores de crescimento associados a uma única viagem, permitindo diferentes
soluções, como encontrar a média entre os dois fatores ou estabelecer uma
proporção de significância através de processos iterativos. Entretanto, a utilização
de fatores de crescimento é bem mais limitada no caso de ocupações em novas
zonas (ORTÚZAR; WILLUMSEN, 2006), já que um crescimento que parte de valores
próximos de zero não permite um cálculo razoável de um fator de crescimento
percentual.
2.3.3.2 Métodos entrópicos
Na ausência de informações que caracterizem o ambiente analisado, é
possível se utilizar de métodos que distribuem as viagens maximizando a entropia,
numa analogia com o comportamento dos gases (KAWAMOTO, 2004). Dessa forma,
consideram-se as associações de viagens mais prováveis com base num conjunto
18
de resultados possíveis. Essa alternativa pode servir, por exemplo, para simular
ambientes uniformes, quando a infraestrutura urbana propicia volumes de viagem
bem distribuídos.
2.3.3.3 Modelos baseados em atividades
Outra abordagem para estimar os volumes de viagem, que considera fatores
diversos em relação às abordagens convencionais, consiste em considerar padrões
de comportamento de famílias com diferentes características e que definem suas
viagens diárias com base nas suas participações em atividades (EOM, 2007). O
método leva em conta fatores como necessidades biológicas, atividades
interpessoais, horários de abertura e fechamento dos locais de destino e a
sequência de atividades ao longo do dia. Esses modelos possuem uma maior
complexidade, porém oferecem uma boa alternativa para analisar o impacto de
mudanças pontuais como a inauguração de um novo polo de atração de viagens ou
a mudança dos horários de funcionamento de polos já existentes.
2.3.4 Cenários de desenvolvimento
Um importante recurso para o processo de planejamento é a divisão de
diferentes hipóteses em cenários distintos de desenvolvimento, detectando
possibilidades ou definindo alternativas. O termo cenário é usado para descrever
diferentes tipos de estudos orientados ao futuro, como análises de tendências,
prognósticos, previsões, análises de variação, análise de sensibilidade, entre outros
(TRESS; TRESS, 2003). Dessa forma, independentemente dos métodos e objetivos
do planejamento a ser realizado, é comum partir-se de um cenário inicial,
representando as condições atuais, confrontando-o com cenários futuros gerados a
partir de determinadas características.
De acordo com a abordagem utilizada, os cenários podem ser criados com
base em diferentes formas de classificação. Segundo Harms (1995), os cenários
podem ser divididos em “cenários de projeção”, gerados a partir das tendências e
expectativas atuais, e "cenários de contraste", gerados a partir das possíveis
alternativas de desenvolvimento. Outra classificação é sugerida por Emmelin (1995),
dividindo os cenários em "tendência natural", "resultado de políticas", "futuro
desejado" e "futuro inesperado". Essas classificações podem auxiliar a organização
19
dos dados e hipóteses iniciais, definindo quais características melhor representam
cada tipo de cenário.
Através dos cenários de desenvolvimento, torna-se mais fácil e produtivo
trabalhar com hipóteses, além do que a criação de cenários incentiva o pensamento
crítico sobre os riscos e as inter-relações inerentes dos sistemas representados
(WOLLENBERG et al., 2000). Nesse sentido, a utilização de cenários se mostra um
recurso fundamental no suporte ao processo de planejamento e à tomada de
decisões.
2.3.5 Uso do solo e transportes
Os planejadores reconheceram há tempos a relação entre os padrões de uso
do solo e a demanda por transporte (HARRIS, 1985). Diferentes estudos já foram
realizados explorando as diversas formas de influência tanto do uso do solo sobre o
transporte, quanto do transporte sobre o uso do solo. Apesar disso, alguns autores
defendem que a influência do uso do solo não é tão significativa para a demanda por
transporte se comparada com aquela provocada por fatores socioeconômicos
(EWING et al., 1996). De qualquer forma, uma influência ainda mais direta nesse
sentido é que o uso do solo certamente define os motivos das viagens, muito mais
do que a quantidade delas. Áreas industriais, por exemplo, atraem principalmente
viagens de ida ao trabalho, sendo que áreas comerciais podem atrair viagens tanto
de ida ao trabalho, quanto de ida às compras.
Em estudo realizado por Hensher et al. (2004), demonstra-se que as
principais variáveis que influenciam a geração de viagens são: uso do solo,
população e emprego. Ao observar a relação que os diferentes usos do solo, através
de sua configuração de ocupação, estabelecem sobre a localização geográfica das
variáveis população e emprego, pode-se dizer que as características de ocupação e
uso do solo se mostram um ótimo ponto de partida para os estudos de planejamento
de transportes urbanos.
De acordo com Schrank (2004), as principais razões que justificam o uso de
informações socioeconômicas e de uso do solo no processo de planejamento é que
elas são de fácil obtenção, compreensão e análise. Desse modo, essas informações
representam ótimos recursos para o planejamento urbano em países em
desenvolvimento. Nesse sentido, é interessante considerar diferentes abordagens
20
que utilizam modelos e métodos que complementam o uso de informações
socioeconômicas e de uso do solo, apresentando resultados mais abrangentes e
menos suscetíveis a erros.
2.3.6 Os recursos computacionais
Com os avanços tecnológicos cada vez mais acelerados, é constante o
aparecimento de novas técnicas e recursos servindo de base para diferentes
objetivos e abordagens no processo de planejamento. Muitas dessas novidades
somente se mostram viáveis para utilização prática quando um conjunto de
requisitos é atendido. Nesse contexto, observa-se que as técnicas de planejamento
atuais estão frequentemente atreladas a recursos computacionais cujas funções
variam de acordo com as características de cada método.
Num primeiro momento, os computadores passaram a ser utilizados devido à
sua grande capacidade de processamento, automatizando tarefas muitas vezes
repetitivas e dispendiosas. Posteriormente, com a disseminação do uso
computacional, novas funções foram sendo desenvolvidas e exploradas, trazendo
inúmeras possibilidades para o processo de planejamento. Com o desenvolvimento
das interfaces gráficas tornou-se possível o tratamento de informações geográficas
de forma mais abrangente, trazendo, mais uma vez, novas possibilidades de
aplicação. Nesse momento, surge uma importante ferramenta para o planejamento
urbano: o Sistema de Informações Geográficas (SIG).
Explorado por diversos autores (SINGH, 1996; KHAN et al., 2007), o SIG tem
incorporado cada vez mais funcionalidades e aplicações, desde o cadastramento e
visualização das informações geográficas até o processamento de modelos
específicos baseados em sua interface. No entanto, observa-se que muitos estudos
e análises de comportamento urbano têm-se utilizado do SIG principalmente como
ferramenta de organização, visualização e apresentação de resultados gerados
através de outras ferramentas (CLARKE; GAYDOS, 1998; JOHNSTON; DE LA
BARRA, 2000). Esse fato se deve, entre outros fatores, à necessidade de
ferramentas mais específicas de acordo com as características dos métodos e
modelos empregados, além do uso normalmente mais consolidado dessas demais
ferramentas.
21
Essa utilização conjunta de duas ou mais ferramentas representa um ponto
delicado e importante do processo. É preciso atentar para a compatibilidade entre as
ferramentas e a sequência de uso das mesmas. Esses fatores têm influência nos
níveis de vinculação desejados, definindo importantes características operacionais
dos modelos utilizados. Quanto maior o nível de vinculação, maior a dependência
que cada ferramenta exerce sobre as demais. Essa dependência normalmente
dificulta o processo de adaptação dos modelos quando há necessidade de se inserir
novas informações, portanto é comum dar-se preferência para modelos de
vinculação fraca, ou loose coupling (CLARKE; GAYDOS, 1998; KLOSTERMAN; XIE,
1997). Essa prática tem incentivado o uso do SIG como ferramenta complementar
aos mais diversos tipos de modelos de planejamento.
Apesar disso, existe uma tendência de que as ferramentas baseadas em SIG
possuam cada vez mais funcionalidades, incorporando métodos e diminuindo a
necessidade da utilização de outras ferramentas complementares. Essa tendência
pode ser observada na área de transportes com o crescente desenvolvimento dos
Sistemas de Informação Geográfica para Transportes, ou SIG-T (KHAN et al., 2007).
De qualquer forma, independente da utilização de modelos específicos, o SIG
oferece recursos valiosos de cadastramento, organização e visualização de dados.
Sua simples utilização, em muitos casos, torna possível a solução de diversos
impasses relacionados à administração pública, no processo de tomada de
decisões.
Além do SIG, muitos outros recursos computacionais têm sido utilizados no
processo de planejamento urbano, como modelos específicos de simulação ou até
mesmo jogos (ORTÚZAR; WILLUMSEN, 2006) e mundos virtuais (ORLAND et al.,
2001). De forma geral, os recursos computacionais se mostram cada vez mais
abrangentes e necessários, não ficando restritos a métodos e modelos já
consolidados, mas representando um desenvolvimento contínuo e interdisciplinar
para o processo de planejamento. Com o avanço e a disseminação do
conhecimento computacional, os planejadores possuem maior contato com os
programadores, o que facilita o desenvolvimento integrado de ferramentas e
programas de acordo com as necessidades específicas e recursos disponíveis em
cada situação.
22
2.3.6.1 Ferramentas computacionais de planejamento urbano para países
em desenvolvimento
O processo de planejamento urbano nos países em desenvolvimento
apresenta uma série de obstáculos, entre fatores políticos, econômicos e culturais.
Muitas cidades deixam de realizar estudos de planejamento ou realizam estudos
ineficientes e incompletos, apenas para tentar diminuir seus problemas mais graves
e imediatos. A constante falta de recursos tem se mostrado um fator decisivo para o
desestímulo desses estudos. Recursos financeiros, humanos e tecnológicos, dada
sua escassez, representam fatores que limitam a obtenção, organização e
manipulação de dados e informações a respeito das cidades e suas infraestruturas.
Nesse sentido, observa-se a necessidade de meios mais acessíveis, do ponto
de vista financeiro, tecnológico e operacional, que possibilitem que sejam colocados
em prática estudos e atividades relevantes para o planejamento urbano. Na grande
maioria das vezes, esses meios resumem-se em métodos e modelos adequados
aos dados disponíveis e um conjunto de ferramentas que possibilite a execução
desses procedimentos. Além disso, diante das diversas possíveis abordagens
acerca das infraestruturas urbanas, diferentes modelos são necessários para cada
tipo de estudo. Em consequência disso, tornam-se desejáveis ferramentas
específicas para cada aplicação.
Dentre as ferramentas atualmente disponíveis no mercado, pouco esforço tem
sido feito no sentido de desenvolver programas voltados para as características
específicas dos países em desenvolvimento. Isso é até certo ponto compreensível,
uma vez que, por motivos já mencionados, esses países muitas vezes deixam de
lado o processo de planejamento, alocando recursos para outros fins considerados
mais urgentes. Dessa forma, quando as cidades optam por realizar estudos de
planejamento, é preciso adaptar as ferramentas disponíveis através do uso conjunto
de ferramentas complementares e/ou através de artifícios, manipulando os dados de
forma inteligente.
De acordo com Masser e Campbell (1991), existem três fatores principais que
funcionam como requisitos para uma eficaz utilização de recursos computacionais
no planejamento urbano nos países em desenvolvimento. São eles: uma estratégia
de gerenciamento da informação baseada nas necessidades e recursos disponíveis,
a consciência, engajamento e capacitação de todo o pessoal envolvido e, por fim,
23
certa estabilidade do ponto de vista organizacional e administrativo. Mesmo com os
contínuos avanços e as rápidas mudanças, características do ambiente
computacional, esses fatores continuam representando de forma abrangente e
relevante os principais obstáculos práticos para a escolha e implementação de
ferramentas computacionais de planejamento nos países em desenvolvimento.
A escassez de recursos disponíveis representa um constante limitador das
atividades de planejamento e, sob o ponto de vista computacional, restringe os
investimentos tanto na aquisição, adaptação e desenvolvimento de ferramentas,
quanto no treinamento necessário para utilizá-las. Outro problema, nesse aspecto, é
a limitada capacidade de levantamento e principalmente de organização de dados e
informações a respeito das características urbanas que influenciam o processo de
planejamento. Por isso, é preferível reunir apenas a quantidade de informação mais
relevante, aquela com a qual se possa trabalhar de forma contínua e organizada.
Isso muitas vezes pode significar a substituição de levantamentos de dados reais
por elaborações de hipóteses, ou evitar o uso de modelos que exigem calibração,
para priorizar simulações que representem possíveis cenários. Essas estratégias
refletem diretamente na escolha dos tipos de ferramentas que melhor atendem aos
objetivos em questão.
A consciência, engajamento e capacitação do pessoal envolvido são
características diretamente ligadas à estrutura e ao ambiente de trabalho, onde se
deve incentivar a integração das informações e atividades relacionadas aos
diferentes profissionais. São de grande importância a capacitação e a utilização da
mesma base ferramental, unindo e centralizando os dados para que possam ser
trabalhados de forma mais abrangente e integrada. Sempre que possível deve-se
promover treinamentos e reuniões, difundindo as ferramentas, métodos e objetivos
em vigor e avaliando o desempenho das atividades realizadas a fim de rever
continuamente as estratégias adotadas.
A estabilidade organizacional e administrativa garante a continuidade do
processo de planejamento, possibilitando a evolução e a sustentação do
conhecimento empírico e eliminando a eventualidade de repetir os mesmos erros ou
de considerar hipóteses excessivas. Essa continuidade também é importante no
sentido de consolidar o uso das ferramentas escolhidas, formando uma base mais
completa e confiável de dados e análises.
24
Nesse contexto, o SIG é uma ferramenta que oferece mecanismos eficientes
de organização e visualização dos dados, além de conter outros recursos e
ferramentas para realização de análises. De forma geral, o SIG apresenta diversas
funcionalidades de grande utilidade para o processo de planejamento urbano nos
países em desenvolvimento e seu uso vem sendo aos poucos mais explorado nas
cidades médias desses países. Essa ferramenta, mais especificamente quando
voltada para o planejamento em transportes, o SIG-T, oferece suporte à grande
maioria das necessidades das atividades de planejamento urbano comuns em
países em desenvolvimento (KHAN et al., 2007).
Observa-se então a necessidade de estudos que não só documentem, como
também investiguem o uso de ferramentas computacionais, tanto do ponto de vista
técnico do planejamento urbano, quanto do ponto de vista operacional das
ferramentas e programas. A partir de tais investigações criam-se argumentos para
embasar a estrutura operacional das atividades de planejamento, reunindo e
organizando os dados que se têm à disposição e utilizando modelos e métodos
consolidados aliados a hipóteses realistas.
25
Capítulo 3 - Metodologia
Neste capítulo são apresentados os principais recursos disponíveis na cidade
de São Carlos para o processo de planejamento estratégico de uso do solo e
transportes. Através dessas informações, determinam-se os procedimentos e
métodos de planejamento que melhor se adaptam à realidade de uma cidade média
localizada em um país em desenvolvimento. É proposta então a metodologia que
serve como base para a aplicação apresentada no capítulo 4, definindo as principais
características e etapas do modelo adotado.
3.1 Considerações iniciais
Pretende-se, através da metodologia adequada, possibilitar a realização de
uma aplicação que forneça informações passíveis de vários tipos de análises.
Pode-se assim avaliar a aplicabilidade da metodologia no sentido de incentivar e
auxiliar o processo de planejamento, tanto do ponto de vista da cidade estudada,
quanto do ponto de vista operacional das ferramentas a serem empregadas. A fim
de determinar qual metodologia melhor se adapta às necessidades de uma cidade
média, nas condições particulares de um país em desenvolvimento, tem-se como
base de estudo a cidade de São Carlos.
Localizada no interior do estado de São Paulo, a cidade de São Carlos é uma
cidade de médio porte, com uma população que ultrapassa a faixa de 200 mil
habitantes e se encontra em constante processo de crescimento. Seu sistema de
transporte público é realizado atualmente por ônibus, com mais de 50 linhas
principais, em sua grande maioria radiais/diametrais (ROCHA et al., 2007). Assim
como em grande parte das cidades situadas em países em desenvolvimento, São
Carlos também apresenta alguns obstáculos para a prática do planejamento urbano.
Devido principalmente à falta de recursos no governo, à inviabilidade e conflito de
interesses políticos e privados, assim como à cultura geral da população, o
crescimento da cidade e sua respectiva infraestrutura dificilmente sofre alguma
forma prática e integrada de controle. Esse fato pode ser claramente observado no
sistema de transporte público da cidade, onde diversas linhas, denominadas
especiais, foram sendo adicionadas de forma paliativa e sem o planejamento
26
adequado, com o intuito de “acompanhar” o crescimento. O que ocorre é que um
crescimento desordenado tem como consequência uma infraestrutura urbana
desordenada que, por sua vez, tem como consequência um sistema de transporte
público desordenado.
Uma característica interessante de São Carlos é o alto nível de capacitação
técnica e tecnológica, em relação ao tamanho da cidade, que se deve
principalmente às suas instalações de ensino e pesquisa. De forma geral, é mais
fácil reunir, organizar e utilizar recursos para o estudo do planejamento no ambiente
universitário. Além dos mecanismos de obtenção de dados, das ferramentas de
pesquisa adquiridas e do conhecimento técnico para utilizar tanto as ferramentas
quanto os dados, os estudos realizados nas universidades não comprometem o
sistema urbano. Todos os testes, quando necessários, são realizados através de
modelos e simulações e, apenas depois de confirmar sua funcionalidade e
viabilidade, é que são colocados em prática. Porém, muitos estudos têm sido
realizados e não aproveitados como poderiam, motivo pelo qual esse trabalho se
preocupa em adequar a metodologia para futuras aplicações reais.
Através dos resultados almejados pretende-se possibilitar a análise do
processo de ocupação urbana, além dos impactos sobre o sistema de transportes
(mais especificamente, as diferenças nos volumes de tráfego) provocados pelo
crescimento populacional da cidade em um determinado período de análise. Para
que a metodologia pudesse ser então definida, foram reunidos dados e ferramentas
disponíveis que pudessem contribuir com a proposta, de acordo com os modelos e
métodos apresentados no capítulo 2.
3.2 Dados disponíveis
Todos os dados reunidos são provenientes de pesquisas e cadastramentos
realizados por entidades públicas, de grande confiabilidade e de acesso
relativamente fácil. Para sua utilização como parte de um modelo, os dados
precisam ser previamente filtrados e trabalhados, porém, dentre as atividades
relacionadas aos dados iniciais, não foi realizado nenhum levantamento em campo.
Todas as informações já haviam sido cadastradas pelos respectivos órgãos
responsáveis, exigindo apenas algumas consultas e solicitações para sua obtenção.
27
São apresentadas a seguir as informações assim obtidas, de acordo com suas
fontes.
3.2.1 Plano Diretor de Desenvolvimento Urbano
Como principal fonte de base para o planejamento urbano, São Carlos possui
seu Plano Diretor, desenvolvido em 2002, onde constam diversos dados referentes
às suas áreas rurais e urbanas (SÃO CARLOS, 2005). Esse documento, unido à
observação das tendências de desenvolvimento da cidade, fornece informações
fundamentais para a execução dos modelos de demanda por transporte. Dentre
essas informações, pode-se destacar a classificação de uso do solo para os lotes
ocupados da região urbana, dividindo-os em categorias de acordo com seus usos.
Outra informação importante são as áreas que apresentam condições de ocupação
urbana, definidas com base em fatores ambientais, tipo de solo, relevo, entre outros.
E por fim, devem-se mencionar as informações que orientam o direcionamento da
expansão urbana, definindo áreas mais desejáveis para futuras ocupações.
3.2.2 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)
Além do Plano Diretor, uma fonte imprescindível de informações são os
levantamentos censitários do IBGE, realizados a cada 10 anos, que fornecem
importantes informações populacionais estrategicamente divididas em zonas
censitárias (IBGE, 2000). Essas zonas, com alguns possíveis ajustes, são
comumente aproveitadas como Zonas de Análise de Tráfego. Para o estudo, foram
utilizados os dados censitários do último levantamento, realizado em 2000.
Complementando os levantamentos censitários, o IBGE também disponibiliza taxas
de crescimento e estatísticas populacionais intermediárias ao período de 10 anos.
3.2.3 Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados (SEADE)
Outra fonte importante a ser considerada são os dados disponibilizados pela
fundação SEADE, onde podem ser encontradas diversas informações separadas por
município, envolvendo desde fatores socioeconômicos até índices e indicadores
(SEADE, 2009). Dentre essas informações, destacam-se os dados de vínculos
empregatícios por setor de atividade, dada sua qualidade de quantificar as
28
atividades de trabalho, um dos principais motivos de geração de viagens urbanas
diariamente.
3.2.4 Pesquisa Origem/Destino
Um recurso igualmente útil para a aquisição de dados, porém ainda pouco
explorado em termos de planejamento em cidades desse porte, é a Pesquisa O/D,
que fornece além de informações socioeconômicas, um completo roteiro individual
de viagens, considerando um dia típico. São Carlos teve uma Pesquisa O/D de boa
representatividade realizada em 2007/2008 pelo Departamento de Transportes da
Escola de Engenharia de São Carlos, STT - EESC - USP (RODRIGUES DA SILVA,
2008). Entre os dados mais relevantes para o estudo, pode-se citar a verificação dos
motivos de viagem e dos modos de transporte utilizados, além da calibração de um
fator que representa um padrão de distribuição de viagens entre as Zonas de
Análise de Tráfego da cidade.
3.2.5 Rede viária urbana
Um recurso fundamental para o processo de planejamento de transportes da
cidade é o cadastro de suas redes viárias urbanas. Esse cadastro, atualizado pelo
Serviço Autônomo de Água e Esgoto (SAAE) de São Carlos em 1998, é largamente
utilizado pelo Departamento de Transportes da Escola de Engenharia de São Carlos
(STT - EESC - USP) em estudos de planejamento envolvendo a cidade. A rede
principal, contendo todas as vias da região urbana, foi previamente trabalhada por
Rocha et al. (2007), onde foram selecionadas apenas as vias pertencentes às
inúmeras rotas utilizadas pelo sistema de transporte coletivo da cidade. Dessa
forma, o estudo pode enfocar especificamente as viagens demandadas no sistema
coletivo, proporcionando resultados mais realistas no que diz respeito a essa
abordagem.
3.2.6 Cadastro de loteamentos da cidade
Durante o desenvolvimento do estudo, teve-se acesso a informações
adicionais sobre condições mais atualizadas da cidade. Foi adquirido, junto à
Prefeitura do Município, o cadastro de loteamentos da cidade, contendo inclusive os
29
novos loteamentos a serem inaugurados, que no momento da consulta
encontravam-se já aprovados ou em fase de aprovação (PREFEITURA MUNICIPAL
DE SÃO CARLOS, 2010). A partir dessa informação, é possível avaliar as condições
reais de desenvolvimento da cidade, à parte das diretrizes e expectativas
apresentadas no Plano Diretor.
3.3 Ferramentas computacionais disponíveis e suas funcionalidades
Assim como os dados, as ferramentas reunidas foram exclusivamente
aquelas que já se encontravam à disposição, não havendo nenhuma nova aquisição.
O que houve, apenas, foi um processo de familiarização com os programas e
ferramentas. Esse pequeno treinamento, assim como a própria disponibilidade dos
programas, tirou grande vantagem dos recursos oferecidos pela universidade, no
sentido de possibilitar e promover esse trabalho.
3.3.1 SIG-T: TransCAD
Um recurso muito utilizado em estudos de planejamento urbano, à disposição
do Departamento de Transportes da Escola de Engenharia de São Carlos, é o
programa TransCAD (http://www.caliper.com/tcovu.htm), que se trata de um conjunto
de ferramentas para o Planejamento de Transportes num Sistema de Informações
Geográficas. Dentre suas inúmeras ferramentas, o programa se mostra
extremamente útil na tarefa de executar os principais procedimentos necessários
para a execução de um modelo de demanda, particularmente um modelo baseado
nos quatro passos mencionados no capítulo 2. Seu ambiente SIG permite a
integração de todas as informações disponíveis, de forma que as hipóteses do
modelo possam ser elaboradas com base nesses dados, possibilitando a execução
de cada um dos passos através de ferramentas específicas. Para a etapa de
geração de viagens, basta que se utilizem as informações georreferenciadas
definidas para cada zona de tráfego. Para a distribuição de viagens, existe uma
ferramenta que executa o modelo gravitacional. Para a alocação de tráfego, o
programa oferece algumas opções, entre elas a ferramenta de alocação em rede
pelo método do “tudo ou nada”.
30
3.3.2 What if?
Embora o TransCAD ofereça ferramentas perfeitamente capazes de lidar com
os procedimentos do modelo de demanda aqui proposto, ele não possui meios
igualmente práticos de estimar a expansão urbana com base nas taxas de
crescimento obtidas a partir dos dados demográficos da cidade. Essa incapacidade
se dá principalmente pelo fato de que o crescimento urbano esperado não está
associado a um simples acréscimo da densidade populacional que mantém a
mesma configuração atual de ocupação e uso do solo, mas sim de uma ocupação
de áreas inicialmente vazias. Isso torna inviável a simulação do crescimento apenas
pela multiplicação da população das zonas de tráfego por um coeficiente de
variação.
Dessa forma, não seria possível prever a demanda futura, impossibilitando a
análise dos impactos causados pelo crescimento da cidade, fato que pôde ser
solucionado com a utilização de outro programa disponível para o estudo: o
What if? (KLOSTERMAN, 2001; KLOSTERMAN, 2008; http://www.whatifinc.biz/).
Diferentemente do TransCAD, o What if? não possui ferramentas capazes de prever
fluxos de tráfego, porém oferece um conjunto de ferramentas que simulam cenários
de crescimento urbano com base em diretrizes definidas a partir dos dados de
ocupação e uso do solo para a região de estudo. Essa característica do programa
possibilita que zonas de análise vazias possam acomodar novos loteamentos de
acordo com as expectativas de crescimento provenientes do histórico de dados
demográficos, simulando assim o crescimento da mancha urbana.
3.3.3 TransCAD + What if?
A utilização conjunta dos softwares TransCAD e What if? (RODRIGUES DA
SILVA et al., 2009) permite, portanto, a previsão dos fluxos de tráfego atuais e
futuros, possibilitando a análise dos impactos do crescimento urbano sobre a
demanda por transporte, atendendo à proposta do estudo. Essa interação dos dois
programas é possível graças ao fato de ambos permitirem o processamento de
arquivos de formato comum: os shapefiles. A partir do método denominado por
“fraca vinculação” (loose coupling), os resultados gerados em um dos dois
programas são diretamente carregados no outro, permitindo a geração de novos
31
resultados. Estes, por sua vez, podem ser reinseridos no primeiro para uma nova
etapa de processamento (CLARKE; GAYDOS, 1998; KLOSTERMAN; XIE, 1997).
3.3.4 Planilhas eletrônicas
Uma ferramenta sempre presente, que também deve ser mencionada, são as
planilhas eletrônicas, que possibilitam o livre manuseio dos dados, preparando-os
para sua inserção nas demais ferramentas. Através das planilhas eletrônicas,
pode-se também executar métodos e procedimentos para os quais não se têm à
disposição ferramentas mais eficientes. Esse fato ocorre, por exemplo, no caso do
terceiro passo do modelo de demanda, onde é realizado um processo de previsão
da escolha dos modos de transporte pelos usuários do sistema. Como não haviam
recursos adequados para a utilização de uma ferramenta específica para esse fim,
teve-se como alternativa utilizar procedimentos de planilha eletrônica com base nos
dados da Pesquisa O/D mencionada anteriormente (item 3.2.4).
3.4 Procedimentos e métodos adotados
Diante dos dados, ferramentas e recursos disponíveis, além da experiência
adquirida na prática do planejamento urbano na realidade dos países em
desenvolvimento, o modelo sequencial de demanda mostrou-se a melhor alternativa
para a realização do estudo proposto. Com o objetivo de simplificar o estudo e
torná-lo mais acessível, foram utilizados, para sua realização, apenas os recursos e
dados que já estavam à disposição ou aqueles de fácil obtenção. Dessa forma
procura-se demonstrar a viabilidade do modelo, incentivando o processo de
planejamento mesmo quando recursos e dados se mostram relativamente escassos.
Quanto às hipóteses adotadas, foram definidos dois cenários principais. O
primeiro toma como base exclusivamente as diretrizes e expectativas do Plano
Diretor somadas a poucas observações do padrão de desenvolvimento da cidade
até o momento da realização do estudo. Dessa forma, todo o desenvolvimento
simulado através do primeiro cenário representa a hipótese de que a cidade siga
fielmente as diretrizes do Plano Diretor (cenário “resultado de políticas”, conforme
classificação de Emmelin, 1995). O segundo cenário, por sua vez, leva em
consideração o cadastro de loteamentos da cidade, que contém dados de
ocupações intermediárias ao período de estudo, além de informações capazes de
32
determinar o padrão das ocupações futuras. Com isso, esses dados, que refletem a
situação real da cidade, são priorizados em relação ao proposto no Plano Diretor,
respeitando, contudo, suas restrições legais. Isso faz com que o desenvolvimento
simulado através do segundo cenário represente a hipótese de que a cidade
continue seguindo exatamente o mesmo padrão de crescimento atual (cenário de
“tendência natural”, conforme classificação de Emmelin, 1995).
O segundo cenário teve seu período de estudo ampliado em relação ao
período inicial de previsão do modelo, utilizado para o primeiro cenário. Essa
diferença se deve tanto pelo fato do segundo cenário utilizar informações mais
recentes em relação ao primeiro, quanto por sua distribuição espacial ocorrer de
forma mais uniforme, fazendo com que os impactos resultantes do crescimento
fiquem menos evidentes. Dessa forma, aumentando o período de estudo,
proporciona-se uma melhor visualização e comparação dos impactos entre o cenário
inicial e o resultante. Além disso, dado o intuito do estudo de comparar os resultados
quantitativamente, a partir de sua proporção e distribuição geográfica, não há grande
prejuízo na comparação dos cenários apesar de representarem períodos diferentes.
Com isso, o primeiro cenário foi definido no período de estudo iniciado no ano
de 2000, devido às informações do IBGE, com previsão até o ano de 2020. Já o
segundo cenário, com os loteamentos levantados no início de 2010, foi definido no
período iniciado no ano de 2000, com previsões estendidas até o ano de 2030. Os
dados e ferramentas à disposição, além do modelo e das hipóteses iniciais
definidas, deram origem à seguinte metodologia, de acordo com a Tabela 3.1.
33
Tabela 3.1 - Metodologia utilizada.
1
Preparação dos dados para que possam ser corretamente
interpretados pelos programas TransCAD e What if?;
2
Definição das áreas a serem consideradas para o processo de
crescimento, no programa What if?;
3
Definição das projeções de população e emprego para cada
cenário considerado, de acordo com seu respectivo período de
estudo, no programa What if?;
4
Definição das diretrizes de crescimento, ordenando as áreas
desocupadas através de suas prioridades para ocupação, e, com
todos os parâmetros definidos, o programa What if? computa os
cenários futuros de uso do solo;
5
Importação dos resultados gerados pelo What if? no programa
TransCAD;
6
Ajuste dos dados de população e emprego, representando o
número de viagens produzidas e atraídas em cada Zona de
Análise de Tráfego, no programa TransCAD;
7
Distribuição das viagens entre as zonas, gerando as matrizes
origem/destino, através do modelo gravitacional, no programa
TransCAD;
8
Cálculo da proporção de viagens realizadas nos diferentes modos
de transporte, obtendo as matrizes origem/destino por modo, com
o uso de planilha eletrônica e do programa TransCAD;
9
Alocação das viagens, presentes nas matrizes, na rede viária da
cidade, obtendo os fluxos de demanda por viagens entre zonas, no
programa TransCAD;
10
Visualização dos resultados de uso do solo e de fluxos de
demanda por viagens para os cenários adotados, analisando
visualmente os impactos do processo de crescimento, no programa
TransCAD.
34
35
Capítulo 4 - Aplicação
De acordo com a metodologia definida no capítulo 3, foi realizada uma
aplicação na cidade de São Carlos, cujas etapas são descritas nesse capítulo. A
análise do ponto de vista operacional das ferramentas utilizadas é feita
posteriormente, no capítulo 5.
4.1 Preparação: TransCAD
Primeiramente, utilizando o ambiente SIG do TransCAD, todos os dados
disponíveis foram inseridos, georreferenciados e organizados, criando mapas que
dispusessem os dados de forma que pudessem ser interpretados adequadamente.
Verificaram-se os atributos, valores e sistemas de coordenadas, garantindo assim o
correto funcionamento dos arquivos. A partir da classificação de uso do solo dos
lotes urbanos, fornecida pelo Plano Diretor (item 3.2.1), gerou-se um mapa
agrupando as categorias de uso por quadras, de acordo com seu uso predominante
(Figura 4.1). Os usos foram divididos nas categorias: residencial, comercial,
industrial, e outros. Essa é uma divisão simplificada em relação àquelas
normalmente utilizadas, como em Smith e Saito (2001). Essa simplificação tem como
objetivo facilitar a obtenção e utilização dos dados, evitando o uso de informações
muito específicas. Por se tratar de um processo de expansão, foi definida uma área
envoltória à malha urbana inicial, representando os limites de crescimento dessa
malha considerados para a execução do modelo, dado o período de estudo definido.
Essa área foi dividida em quadrantes de 100m por 100m para simular as quadras a
serem ocupadas durante o processo de crescimento estimado pelo modelo.
Através do cadastro de loteamentos da cidade, obtido junto à prefeitura do
município (item 3.2.6), foi feita a organização dos dados adquiridos, dividindo os
loteamentos de acordo com sua situação de aprovação e ocupação. Os loteamentos
cadastrados foram divididos nas seguintes categorias: loteamentos aprovados, em
aprovação, em fase final de aprovação e loteamentos em fase de ocupação ou já
ocupados. Através do mapa assim gerado (Figura 4.2), foram confrontadas as áreas
dos loteamentos com as áreas sugeridas pelo Plano Diretor para o desenvolvimento
da cidade. Constatou-se, então, que alguns loteamentos já aprovados, ou em fase
36
de aprovação, estavam localizados em áreas não recomendadas para
assentamento. Porém, tais loteamentos respeitam os limites do perímetro urbano da
cidade, além de que muitos dos seus processos de aprovação tiveram início antes
da implantação do Plano Diretor, facilitando sua aprovação mesmo que localizados
em áreas inadequadas. Daí surgiram as diferenças que refletiram nas hipóteses dos
dois cenários adotados.
Com base nos dados obtidos no Plano Diretor sobre as condições de
desenvolvimento das áreas não ocupadas ao redor da malha urbana, foram
definidas as categorias: áreas adequadas para assentamento, áreas razoáveis para
assentamento e áreas não adequadas para assentamento. Com essas informações,
criou-se o mapa das condições de desenvolvimento urbano para o primeiro cenário,
já que sua hipótese principal é seguir as diretrizes do Plano Diretor. Para o segundo
cenário, esse mapa foi modificado, acrescentando-se as áreas onde existiam
loteamentos aprovados ou em fase de aprovação, além dos loteamentos em fase de
ocupação. Os dois mapas são apresentados na Figura 4.3. Outro mapa que sofreu
alterações, devido à citada característica dos loteamentos da cidade, foi o mapa com
o padrão de crescimento da cidade, que define uma sequência numérica de
ocupação, de forma que as áreas de números mais baixos são mais propensas a
ocupação, e assim por diante, até o maior número. O primeiro mapa, representando
o primeiro cenário, utiliza as informações do Plano Diretor e algumas características
de expansão observadas logo após a sua implementação. Já no segundo mapa,
representando o segundo cenário, a sequência foi modificada para se adequar ao
padrão dos loteamentos. Os dois mapas são apresentados na Figura 4.4.
Com as informações do IBGE (item 3.2.2) e SEADE (item 3.2.3), foram
criadas as Zonas de Análise de Tráfego, adicionando-se às zonas censitárias novas
zonas inicialmente desocupadas. Dessa forma, as Zonas de Análise de Tráfego
foram definidas de modo que permitissem cobrir toda a área de estudo (Figura 4.5).
Nessas zonas foi então contabilizado o número de habitantes e empregos, sendo
que para as zonas desocupadas, esses valores permaneceram nulos ao fim dessa
etapa. Esse mapa não possui alterações entre os cenários, já que representa
apenas as unidades de controle dos dados estimados pelo modelo. Cada um dos
mapas gerados nessa etapa de preparação é salvo como shapefile, e os arquivos
assim gerados são reunidos em um diretório para que possam ser inseridos no
What if?.
37
Figura 4.1 - Uso do solo predominante por quadra em São Carlos, 2000.
38
Figura 4.2 - Cadastro dos loteamentos de São Carlos, 2010.
39
Figura 4.3 - Condições de desenvolvimento urbano para São Carlos, de acordo com
os cenários 1 (esquerda) e 2 (direita).
Figura 4.4 - Padrão de crescimento esperado para São Carlos, de acordo com os
cenários 1 (esquerda) e 2 (direita).
40
Figura 4.5 - Zonas de análise de tráfego para São Carlos.
4.2 Previsões futuras: What If?
Para que novos projetos possam ser criados, o What if? se utiliza da
ferramenta What if? Setup para carregar os arquivos a serem utilizados e os
preparar para que possam ser corretamente interpretados pelo programa. Concluída
essa etapa preliminar, o projeto pode ser então executado na interface principal do
programa, cujas ferramentas apresentam um padrão sequencial, dividindo-se em
três passos principais.
No primeiro passo foram definidos os parâmetros de ocupação e uso do solo
com base no mapa que apresenta as condições de desenvolvimento (Figura 4.3). De
acordo com as considerações adotadas, foi definido que as futuras ocupações
41
ocorreriam apenas nas áreas adequadas para assentamento. Na sequência foram
definidas as projeções de população e emprego divididas em hipóteses de
crescimento moderado e acelerado. Esses dados são definidos para cada intervalo,
dentro do período de estudo considerado.
Para melhor representar os impactos do crescimento, os resultados
apresentados no fim do capítulo refletem apenas as hipóteses de crescimento
acelerado. Essas projeções foram obtidas com base nos dados de população e
emprego de anos anteriores, considerando as taxas de crescimento estimadas e
através de aproximações realizadas em planilha eletrônica. Depois de inseridas
essas informações, executou-se o segundo passo, onde foram selecionadas as
hipóteses, dentre moderadas e aceleradas, e o programa pôde fazer então os
cálculos necessários para o passo seguinte.
Seguindo com o último passo, foram nele definidos os fatores que ordenam a
ocupação, fazendo com que determinadas áreas fossem ocupadas antes do que
outras. Para isso, definiu-se que fosse considerado pelo programa primeiramente a
restrição imposta no primeiro passo, seguida pela informação da sequência de
ocupação esperada (Figura 4.4). Finalmente, para áreas que ainda não possuíssem
critérios que as diferenciassem, a ocupação foi definida para que ocorresse de forma
aleatória.
Com todas as etapas definidas, o programa processou então a demanda por
ocupação do solo, alocando os novos usos às áreas disponíveis e gerando os dados
de alocação. Esses dados foram computados para cada Zona de Análise de
Tráfego, fornecendo os valores projetados de população e emprego para cada
intervalo dentro do período de estudo. Para fins das análises aqui apresentadas, no
entanto, só foram utilizados os valores de início e fim dos períodos de ambos os
cenários. Com isso, o programa gerou os resultados em arquivos no formato
shapefile, automaticamente salvos no diretório do projeto.
4.3 Execução dos quatro passos: TransCAD
Com os resultados obtidos pelo What if? foi então possível executar, através
do TransCAD, o modelo sequencial para o cenário atual e para cenários futuros,
podendo-se assim analisar a variação da demanda por transporte no período
considerado. Os arquivos gerados pelo What if? continham a população e o número
42
de empregos contabilizados para cada Zona de Análise de Tráfego, permitindo que
fosse executado o primeiro passo do modelo. De acordo com a Pesquisa O/D
(item 3.2.4), o principal motivo de viagem num dia típico da cidade de São Carlos
são as viagens de trabalho (originadas nos lotes residenciais com destino aos lotes
comerciais e industriais, representando o sentido de ida ao trabalho). Esse tipo de
viagem é o que mais se concentra nos horários de pico, provocando os fluxos
críticos na rede.
A partir dessas características, o número total de viagens foi dividido em duas
categorias: as viagens de trabalho e as demais viagens. Através dos dados da
Pesquisa O/D, verificou-se que o número referente às demais viagens (segunda
categoria) realizadas no horário de pico se mostrou pequeno e equivalente ao
número de viagens de trabalho (primeira categoria) realizadas no restante do dia (ou
seja, fora do horário de pico). Tem-se assim que o número de viagens de trabalho
realizadas durante todo o dia (no pico mais o restante do dia) pôde ser usado para
representar o número total de viagens no horário de pico (viagens de trabalho no
pico mais as demais viagens no pico), representando os fluxos críticos na rede. Esse
procedimento é ilustrado na Figura 4.6.
Figura 4.6 - Hipótese de equivalência entre número de viagens.
Essa hipótese permite estimar todas as viagens realizadas no horário de pico
a partir apenas das viagens de trabalho, simplificando bastante a execução do
modelo. Verificando-se a equivalência desses valores através dos dados da
Demais viagens
Viagens de trabalho
Todas as viagens (trabalho e demais)
Restante do dia
Número e
q
uivalente
Número e
q
uivalente
Pico
Pico
Pico
[
2
]
[
1
]
[
1+2
]
43
Pesquisa O/D, obteve-se um erro da ordem de 5%, considerado bastante satisfatório
de acordo com o nível de precisão almejado. Outra característica interessante a
favor dessa hipótese é que, de acordo com Mohammadian e Zhang (2007), as
estatísticas baseadas nos motivos de viagem apresentam boa capacidade de
transferência para outras cidades, fazendo com que a hipótese possa ser
largamente utilizada.
A geração de viagens foi então estimada com base na população de cada
zona, para a produção de viagens, e com base no número de empregos também de
cada zona, para a atração de viagens. Em seguida foi feito um balanceamento dos
vetores população e emprego para igualar o número total de viagens produzidas ao
número máximo de empregos disponíveis, representando o número máximo de
viagens de ida ao trabalho.
Diante do número de viagens produzidas e atraídas em cada zona de tráfego
partiu-se para o segundo passo, realizando a distribuição das viagens através do
modelo gravitacional. Para isso foram utilizadas equações e constantes calibradas
de forma que pudessem representar o comportamento das viagens na cidade de
São Carlos. Primeiramente, construiu-se a matriz de custo, onde foi considerada
como custo a distância entre os centróides das zonas de tráfego e, a partir de uma
equação, determinaram-se as distâncias médias internas de cada zona,
representando o custo das viagens com origem e destino na mesma zona. Então,
com base na matriz de custo e num fator de atrito (constante gravitacional)
previamente calibrado (num primeiro momento para uma cidade com características
semelhantes e depois para São Carlos), foram processadas, através da aplicação do
modelo gravitacional pelo método da potência inversa, o número de viagens com
origem e destino em cada Zona de Análise de Tráfego.
Para o terceiro passo, apesar de o TransCAD possuir ferramentas para a
atribuição da escolha modal, esse processo exigiria dados ou considerações de
maior complexidade. Isso consumiria recursos de forma excessiva para um estudo
cujo objetivo principal não é definir o número exato de viagens, mas avaliar o
aumento da demanda por viagens em função do crescimento da cidade. Portanto, foi
definida uma proporção de uso modal de acordo com os dados percentuais gerais,
levantados na Pesquisa O/D, simplificando assim o processo, mas mantendo ainda
um número coerente de viagens. Esse processo foi feito multiplicando-se a matriz
44
O/D principal, que representa o número total de viagens, pela porcentagem de
viagens realizadas em cada modo considerado, gerando submatrizes O/D.
Partiu-se então para o quarto passo, através do qual as viagens puderam
enfim ser alocadas à rede viária. Nesse ponto, foram utilizadas apenas as viagens
realizadas através do modo ônibus, representando um dos principais focos
abordados pelo modelo, dado seu caráter social. Para tanto, a rede viária foi
previamente restrita ao conjunto de rotas pelas quais trafegam os ônibus que
realizam o transporte público da cidade, representando as vias que possuem
infraestrutura para comportar este modo. Além disso, foi preciso incluir na rede, vias
de acesso às novas áreas, conectando os centróides das novas zonas, através de
segmentos fictícios. Executou-se então a alocação do tráfego pelo método básico do
“tudo ou nada”, obtendo as rotas de menor distância e finalmente os fluxos
estimados nas vias.
4.4 Resultados obtidos
Com a conclusão dos procedimentos descritos, é possível enfim obter os
resultados do estudo, que podem ser divididos em dois níveis de análise: os
cenários futuros de ocupação, obtidos com o What if?, e os fluxos de tráfego para
estes cenários e para o cenário atual, obtidos com o TransCAD. Ambos os
programas possuem ferramentas para apresentar seus resultados na forma de
mapas, através dos quais se faz possível a realização de análises visuais, tanto
pelos planejadores envolvidos quanto pelos tomadores de decisão. Entretanto, todos
os resultados aqui apresentados foram gerados através das ferramentas do
TransCAD.
4.4.1 What if?: Cenários futuros de ocupação e uso do solo
Apresentam-se aqui os mapas de ocupação e uso do solo gerados para o
cenário 1 (Figura 4.7), representando as políticas do Plano Diretor estimadas para o
ano de 2020, e para o cenário 2 (Figura 4.8), representando as tendências de
ocupação dos loteamentos atuais da cidade projetadas para o ano de 2030. Para
efeitos de análise, a melhor visualização desses resultados se dá quando os mapas
são apresentados em conjunto com a situação inicial, ilustrada no mapa da
ocupação referente ao ano de início do período, que em ambos os casos foi definido
45
para o ano de 2000 (Figura 4.1). Através dos mapas, é possível perceber
nitidamente a grande expansão da malha urbana que, para o primeiro cenário, se dá
em sua região noroeste, de acordo com as diretrizes estabelecidas pelo Plano
Diretor. Já para o segundo cenário, a expansão se dá de forma distribuída,
obedecendo ao plano de loteamentos cadastrados na cidade. Mais considerações
acerca desses resultados e das diferenças obtidas são apresentadas no item 6.1.
4.4.2 TransCAD: Fluxos de tráfego
Cada situação de ocupação do solo permitiu a respectiva execução do
modelo de demanda por viagens proposto e sua consequente associação dos fluxos
de tráfego à rede viária. Para efeitos de análise, os mapas de fluxo de viagens
também são visualizados mais adequadamente quando apresentados em conjunto
com a situação inicial. Esses mapas foram gerados utilizando-se uma ferramenta de
visualização do TransCAD que representa os fluxos nas vias de acordo com uma
escala de proporção, onde a espessura de cada via é proporcional ao volume de
tráfego associado a ela.
A seguir, são apresentados os mapas com os fluxos de viagens iniciais
(Figura 4.9), os fluxos de viagens gerados no cenário 1 (Figura 4.10) e os fluxos de
viagens gerados no cenário 2 (Figura 4.11). Os mapas foram gerados na mesma
escala, permitindo a análise visual do acréscimo dos fluxos de viagem da situação
inicial para as situações previstas ao término dos períodos de estudo. Através dos
mapas percebe-se claramente o grande aumento das viagens, principalmente na
região noroeste, em ambos os cenários, e também no eixo central ao sul, mais
acentuadamente no segundo cenário. Mais considerações acerca desses resultados
e das diferenças obtidas são apresentadas no item 6.1.
46
Figura 4.7 - Projeções de uso do solo para São Carlos, 2020.
47
Figura 4.8 - Projeções de uso do solo para São Carlos, 2030.
48
Figura 4.9 - Projeções dos fluxos de viagem por ônibus para São Carlos, 2000.
49
Figura 4.10 - Projeções dos fluxos de viagem por ônibus para São Carlos, 2020.
50
Figura 4.11 - Projeções dos fluxos de viagem por ônibus para São Carlos, 2030.
51
Capítulo 5 - Ferramentas computacionais
Com base na aplicação apresentada no capítulo 4 é feita uma avaliação do
desempenho das ferramentas e programas utilizados, levando em conta suas
características operacionais e a qualidade dos dados produzidos ao longo das
etapas do modelo. Procura-se dessa forma investigar mais detalhadamente os
requisitos operacionais de cada ferramenta, tanto em termos dos dados utilizados,
quanto em relação ao nível de complexidade exigido para executar seus cálculos e
operações. São assim reunidos argumentos no sentido de incentivar e facilitar o uso
de ferramentas de planejamento urbano adequadas às condições específicas dos
países em desenvolvimento. Da mesma forma, tais argumentos buscam auxiliar o
processo de adaptação e desenvolvimento de novas ferramentas, tema abordado ao
fim do capítulo, onde se faz uma reflexão sobre como esse processo se mostra
desejável e promissor.
5.1 As ferramentas utilizadas na aplicação do modelo
Neste item são descritas todas as ferramentas utilizadas na aplicação do
modelo apresentada no capítulo 4, divididas em grupos de acordo com as principais
etapas do modelo adotado. Esses grupos dividem as ferramentas nas etapas de
Preparação, Projeções futuras de uso do solo, Modelo sequencial de demanda por
transportes e Visualização e análise dos resultados, além dos grupos auxiliares de
Calibração e Ferramentas de suporte. Assim como os procedimentos pertencentes a
cada etapa, as próprias etapas entre si seguem um padrão sequencial, orientando e
organizando o estudo desde os dados iniciais até os resultados finais. Essa
sequência de procedimentos é apresentada através do fluxograma da Figura 5.1,
onde as ferramentas e fontes de dados são enumeradas de acordo com seus
respectivos itens dos capítulos onde são descritas. A legenda com a simbologia e o
esquema de cores utilizados no fluxograma é apresentada na Figura 5.2.
52
Figura 5.1 - Fluxograma geral de procedimentos do modelo proposto.
5.1.
3.2
5.1.3.3
5.1.1.2
Plano
Diretor
Áreas
Ocupáveis
(G)
Quantidade
Necessária
deSolo(N)
Pesquisa
O/D
RedeViária
ZonasdeAnálise
deTráfegocom
asProjeçõesde
Populaçãoe
Em
p
re
g
o
(
G+N
)
Produçõese
Atraçõesde
Viagensentre
Zonas(G+N)
Porcentagemde
UsodosModos
deTransporte(N)
MatrizesO/Dpor
Modode
Transporte(N)
Fluxosde
Demanda
por
Transporte
(G+N)
Projeçõesdeuso
dosolo
(
G
)
Projeçõesde
Po
p
ula
ç
ão
(
N
)
Projeçõesde
Emprego(N)
IBGE
SEADE
Whatif?Setup
Constante
Gravitacional(N)
5.1.2.1
Adequabilidade
5.1.2.2
Projeções
5.1.2.3
Demanda
Alocaçãodo
UsodoSolo
5.1.2.4
5.1.3.1
Balanceamento
deVetores
5.1.5.1
Calibraçãodo
Modelo
Gravitacional
5.1.6.1
Planilha
Eletrônica
Modelo
Gravitacional
Métodode
divisãomodal
5.1.4.1
MapaTemáticocom
ClassificaçãoporCores
5.1.3.2
Alocação
Tudoou
Nada
5.1.4.2
MapaTemático
comClassificação
porObjetosem
Escala
5.1.1.1
SIG
5.1.1.1
SIG
5.1.6.1
Planilha
Eletrônica
5.1.6.1
Planilha
Eletrônica
Fi
g
ura4.1
Usodosolo(G)
Fi
g
ura4.3
Condiçõesde
ocupação(G)
Fi
g
ura4.4
Padrõesde
crescimento
(
G
)
Fi
g
ura4.5
ZonasdeAnálise
deTráfego(G)
Figuras4.9,
4.10e4.11
Mapasde
Fluxode
Viagens
(
G+‘N’
)
Figuras4.7e4.8
MapasdeUso
doSolo(G)
Cadastrode
Loteamentos
5.1.1.1
SIG
3.2.1
3.2.6
3.2.3
3.2.2
3.2.4
3.2.5
53
Figura 5.2 - Simbologia utilizada no Fluxograma.
5.1.1 Preparação
É natural que os dados iniciais obtidos para a execução do modelo
apresentem-se sob diversas formas, como imagens, tabelas, ou outros arquivos
gerados por programas específicos. Desse modo, é necessária uma etapa inicial
onde todos esses dados são reunidos e trabalhados para que se adaptem às demais
ferramentas do modelo.
5.1.1.1 Sistema de Informações Geográficas
A primeira e mais importante ferramenta para a realização do estudo é sem
dúvida o SIG. Com ele é possível organizar todos os dados disponíveis, criando uma
base sólida para diversos tipos de análise. A ferramenta SIG funciona como base de
muitos programas computacionais que têm como função desde o cadastro e a
documentação de informações como clientes, produtos, rotas e mapas urbanos, até
a execução de procedimentos específicos como otimizações, estudos de viabilidade
e diversas atividades de planejamento. Através da sua capacidade de visualização e
análise espacial, o SIG se mostra uma valiosa ferramenta para identificar e entender
os problemas e necessidades da área estudada (AL-KODMANY, 1999). Devido ao
grande potencial das ferramentas SIG para o planejamento em transportes, muitos
programas computacionais vêm sendo desenvolvidos para trabalhar em ambientes
SIG-T. Esse ambiente utiliza as funcionalidades de um SIG em conjunto com
ferramentas específicas para problemas logísticos e de transportes.
LEGENDA
Fonte deDados
Ferramenta
TransCAD
Ferramenta
Whatif?
(G)DadosGeográficos
(N)DadosNuméricos
Ferramenta
Plan.Eletr.
(‘N’)PercepçãoNumérica
atravésdeMa
p
a
54
No início do processo de planejamento aqui proposto, mostra-se fundamental
a utilização de um programa computacional que possua as funcionalidades de um
SIG, independentemente da escolha entre um SIG ou SIG-T, visto que sem o uso
dessa ferramenta o processo se tornaria demasiadamente trabalhoso e ineficiente.
Apenas para análises muito simples ou para áreas muito pequenas seria justificável
a não utilização de um SIG. Para a aplicação apresentada no capítulo 4 foi utilizada
a interface SIG do programa TransCAD, que atendeu muito bem às necessidades da
etapa de preparação dos dados, gerando os arquivos geográficos necessários para
o prosseguimento do modelo.
Nessa etapa foram utilizadas diversas ferramentas de busca, seleção, edição
e inserção de dados na interface SIG. Dentre as principais funções, foram criados
elementos de área, tanto manualmente quanto através da geração de malha, foi feita
contagem de pontos, de acordo com suas localizações, e foram inseridos dados a
elementos de área através de seleções, tanto manuais quanto automáticas,
condicionadas a parâmetros. Além disso, o programa oferece suporte para sistemas
de coordenadas e mecanismos para importar e exportar arquivos de diferentes
extensões.
Essas ferramentas não são aqui apresentadas detalhadamente, pois se
tratam apenas de procedimentos de manipulação e organização dos dados, o que
pode ser feito de diversas formas. Sendo assim, todas essas ferramentas foram
consideradas como parte da ferramenta SIG, apesar de que cada programa que
trabalhe com um ambiente SIG tem suas ferramentas específicas, podendo atender
ou não às necessidades do modelo aqui proposto. Todas as ferramentas do
TransCAD utilizadas na etapa de preparação e nas demais etapas do estudo (itens
5.1.3, 5.1.4, 5.1.5 e 5.1.6) são acessadas a partir da interface principal do programa
(Figura 5.3).
55
Figura 5.3 - Comandos do menu principal do TransCAD.
5.1.1.2 What if? Setup
Ainda na etapa inicial de preparação dos dados, foi necessária a utilização da
ferramenta What if? Setup (Figura 5.4) para que os arquivos geográficos preparados
no TransCAD pudessem ser utilizados no programa What if?. Com essa ferramenta,
cada arquivo é associado de acordo com sua finalidade, sendo definidas suas
variáveis e níveis de classificação. São assim associadas ao ambiente SIG do What
if? as informações de uso do solo, adequabilidade para uso futuro do solo,
população, emprego, controle de alocação do uso do solo e finalmente as subáreas
de estudo (zonas de análise de tráfego). São também inseridos os dados que
definem o período de análise do estudo e as unidades de medida a serem utilizadas
pelo programa. Esses procedimentos têm como finalidade traduzir os dados para
que possam ser compreendidos pelo programa. Dessa forma, as próximas etapas
podem ser realizadas de modo mais automático e organizado. Concluída essa
etapa, o What if? Setup gera os arquivos necessários para que o projeto seja
executado na interface principal do What if? (Figura 5.5) para a execução das
projeções futuras de uso do solo.
Arquivo
Visualizar
dados
Matriz
Procedimentos
Redes/Trajetos
Transportecoletivo
Estatísticas
Editar
Mapa
Seleção
Layout
Ferramentas
Sistemasderota
Planejamento
Roteirização/Logística
Janela
Ajuda
56
Figura 5.4 - What if? Setup
Figura 5.5 - Comandos do menu principal do What if?
5.1.2 Projeções futuras de uso do solo
Para essa etapa, foram utilizadas quatro ferramentas presentes no programa
What if?: Adequabilidade (Suitability), Projeções (Project / Values), Demanda
(Demand) e Alocação do Uso do Solo (Allocation), todas elas se referindo às
características urbanas iniciais de ocupação e uso do solo e suas projeções futuras.
A obtenção da ocupação futura na área de estudo depende da execução de todas
as quatro ferramentas, representando três passos principais (Adequabilidade,
Atual
Arquivo
Adequabilidade
Demanda Alocação
Projeções
Ajuda
Opçãodeanálise
Informações
deusodosolo
Informaçõesde
adequabilidade
Informações
dedemanda
Informações
dealocação
Outrasinformações
Todasas
informações
fornecidas
57
Demanda e Alocação do Uso do Solo) e um passo auxiliar (Projeções) que atua em
conjunto com a ferramenta Demanda.
5.1.2.1 Adequabilidade
Com a ferramenta Adequabilidade (Figura 5.6), divide-se a área de estudo em
áreas onde a ocupação é cabível ou não. É possível definir, ainda, quais são as
áreas mais ou menos adequadas para a ocupação e, em caso de vários fatores
condicionantes, especificar quais fatores têm mais ou menos importância. Há
também a opção de se criar diferentes padrões de adequabilidade do solo, de
acordo com as políticas de desenvolvimento a serem consideradas. Porém, esses
procedimentos adicionais não foram utilizados na aplicação. Da forma como foi
utilizada, essa ferramenta executa um procedimento extremamente simples, que
pode ser inclusive realizado apenas com as funcionalidades do SIG.
Figura 5.6 - What if? - ferramenta Adequabilidade (Suitability).
Adequabilidade
parao
desenvolvimento:
0:Excluir
1:Baixa
3:Média
5:Alta
58
5.1.2.2 Projeções
Com a ferramenta Projeções (Figura 5.7), são adicionados ao programa os
números totais de habitantes e empregos previamente estimados em planilha
eletrônica, de acordo com as taxas anuais de crescimento consideradas. Esses
números representam o total de habitantes da região urbana e o total de empregos
para cada um dos setores de atividades considerados, sendo definidos para cada
intervalo de tempo dentro do período de estudo. No caso da Figura 5.7, o período foi
dividido em intervalos de 10 anos.
Figura 5.7 - What if? - ferramenta Projeções (Project / Values).
5.1.2.3 Demanda
Com base nos valores inseridos com a ferramenta Projeções e nas
densidades iniciais de ocupação, utiliza-se a ferramenta Demanda (Figura 5.8) para
definir cenários de desenvolvimento, selecionando as projeções demográficas a
serem calculadas de acordo com as características de cada cenário. A ferramenta
então calcula a quantidade de solo necessária para acomodar cada tipo de uso de
acordo com seu crescimento durante o período. Há também opções de dividir os
usos de acordo com os níveis de densidade, considerar taxas percentuais de lotes
desocupados, entre outras características que variem ao longo do período que,
porém, não foram utilizadas na aplicação.
Atual/Passado/Projeções
População/Emprego
59
Figura 5.8 - What if? - ferramenta Demanda (Demand).
Essa ferramenta, em conjunto com a ferramenta Projeções, desempenha um
papel importante no processo de planejamento aqui proposto. Caso haja futuras
mudanças nas perspectivas de crescimento da cidade, implicando na criação de
novos cenários de população ou emprego, serão essas ferramentas o novo ponto de
partida. Entretanto, da forma como foi utilizada, a ferramenta se mostra
relativamente simples e, somando-se o fato de que se mostrou dependente de
procedimentos prévios em planilha eletrônica, apresenta pontos que podem ser
aprimorados.
Tamanhomédiodomiciliar
Projeção
60
5.1.2.4 Alocação do Uso do Solo
A ferramenta de Alocação do Uso do Solo (Figura 5.9) é a responsável por
gerar os resultados propriamente ditos das projeções futuras de ocupação. Ela
utiliza os dados gerados pelas ferramentas anteriores, selecionando-se os cenários
que se deseja adotar, e processa em que sequência as novas áreas serão
ocupadas, com base nas diretrizes definidas dentre as opções disponíveis. No
estudo, foram definidas como diretriz principal as restrições de ocupação obtidas
com a ferramenta Adequabilidade. Dessa forma, a ferramenta restringe as áreas
ocupáveis e então processa as demais diretrizes. Como segunda diretriz foi definido
o plano sequencial que representa o padrão de crescimento da cidade, gerado com
as informações do Plano Diretor, onde a ordem prevista para ocupação foi
representada através de camadas. Assim, a ferramenta processa a quantidade de
solo ocupado em áreas ocupáveis até que a primeira camada seja preenchida
completamente. Para o preenchimento da camada, na ausência de opções mais
realistas, foi definida como terceira diretriz o padrão aleatório, que faz com que todas
as áreas (cabíveis de ocupação) da camada sejam ocupadas aleatoriamente até seu
preenchimento total. Após o preenchimento da primeira camada, tem-se a ocupação
da segunda, e assim por diante, até que toda a demanda populacional e de
empregos seja atendida com a quantidade necessária de solo, definida pela
ferramenta Demanda.
Figura 5.9 - What if? - ferramenta Alocação do Uso do Solo (Allocation).
‐Ordemdealocação
‐Controlesdeinfraestrutura
‐Controlesdeusodosolo
‐ Padrãodecrescimento
Usosdosolo/Espacial
1Adequabilidade
2Padrãodecrescimento
3Aleatório
4Tamanho
61
Esse processo de ocupação é executado de acordo com os valores de
demanda definidos para cada intervalo do período de estudo, fazendo com que
sejam geradas previsões de ocupação para cada um desses intervalos. Se, durante
o processo, toda a área disponível para ocupação for preenchida e ainda assim a
demanda total para o período considerado não tiver sido atendida, a ferramenta
interromperá o processo e exibirá uma mensagem informando a lotação das áreas
disponíveis. Nesse caso, uma ou mais medidas devem ser tomadas para que o
processo de ocupação possa alocar toda a demanda de solo para o período
considerado. Entre as medidas possíveis, alguns exemplos são: a ampliação da
área de estudo, a redução das taxas de crescimento, a mudança de uma ou mais
diretrizes de desenvolvimento, o aumento da densidade de ocupação, entre outros.
Realizada a alocação, a ferramenta contabiliza os números de habitantes e
empregos por setor de atividade para cada área de contagem definida. No caso da
aplicação, essas áreas foram definidas pelas Zonas de Análise de Tráfego nas quais
a área de estudo foi dividida. Esse procedimento é importante, pois através desses
números é que serão estimadas na etapa seguinte as viagens produzidas e atraídas
dentro de cada uma dessas zonas. Dessa forma, as Zonas de Análise de Tráfego
servirão de base para determinar a demanda por transporte equivalente a cada uma
das situações de ocupação projetada.
A ferramenta de Alocação do Uso do Solo oferece ainda outras
funcionalidades que não foram utilizadas na aplicação, como as opções de restringir
a ocupação de acordo com a infraestrutura urbana construída e estimada, ou de
acordo com possíveis leis de zoneamento. É, sem dúvida, uma das ferramentas
mais importantes do modelo, já que é responsável pela primeira parte dos resultados
necessários para o processo de planejamento aqui proposto. Levando em conta a
metodologia utilizada, não seria possível estimar a demanda futura por transporte na
cidade sem suas projeções futuras de uso do solo. Além disso, essas projeções por
si só representam dados importantes para o planejamento estratégico da cidade.
Por sua característica de processar diversas restrições e diretrizes e
contabilizar grande quantidade de dados simultaneamente, a ferramenta apresenta
certo nível de complexidade, tornando-a um tanto delicada para um possível
processo de adaptações. Porém, algumas funcionalidades se mostraram passíveis
de otimização, como é o caso do processo de preenchimento da ocupação através
62
de camadas, que exige um procedimento prévio em SIG (externo ao What if?) para
gerar o mapa contendo tais camadas. Uma alternativa possível seria executar o
processo de ocupação com base em um vetor de crescimento, que faria com que a
ferramenta alocasse a ocupação obedecendo à direção apontada por esse vetor.
Esse processo poderia substituir a utilização das camadas ou até mesmo ser
utilizado em conjunto com as mesmas, servindo como alternativa para o padrão de
ocupação aleatória.
Outra funcionalidade interessante, que tornaria o processo de ocupação mais
realista, seria considerar a alocação através de aglomerações por tipo de uso, como
loteamentos residenciais, centros comerciais ou parques industriais. Essas novas
aglomerações poderiam ser dimensionadas com base nas aglomerações
equivalentes já ocupadas no início do estudo ou utilizando possíveis planos de
loteamento disponíveis. Esse procedimento, assim como a utilização de um vetor de
crescimento, evitaria o padrão de ocupação esparso obtido na aplicação, o que para
grandes áreas de expansão pode representar uma diferença significativa na futura
demanda por transportes.
5.1.3 Modelo sequencial de demanda por transportes
Nessa etapa é executado um modelo específico para o planejamento de
transportes, denominado modelo sequencial de demanda, ou modelo de quatro
etapas. Esse modelo utiliza como dados de entrada as características da cidade
presentes no Plano Diretor, já inseridas e preparadas com o uso do SIG, além dos
resultados obtidos na etapa anterior, contendo as projeções futuras de ocupação e
uso do solo. O modelo é executado para cada um dos cenários gerados na etapa
anterior no qual se deseje avaliar a demanda equivalente por transporte. Para sua
execução, foram utilizadas ferramentas do programa TransCAD, cobrindo três dos
seus quatro passos, sendo que o terceiro passo, a escolha modal, foi resolvido
apenas com a utilização de planilha eletrônica. Todas as ferramentas são acessadas
através da interface principal do programa (Figura 5.3). A seguir, são apresentadas
as ferramentas utilizadas para cada um dos passos.
63
5.1.3.1 Balanceamento de Vetores (Primeiro passo: geração de viagens)
Para definir o número de viagens produzidas e atraídas no interior de cada
Zona de Análise de Tráfego, foi considerado como hipótese que as viagens de ida
ao trabalho representariam com precisão satisfatória o volume de viagens realizadas
no pico da manhã. As viagens de trabalho foram classificadas como o principal
motivo de viagens de acordo com a Pesquisa O/D realizada na cidade, e se
mostram interessantes por sua característica de estarem concentradas no horário de
pico mais congestionado. Essa situação de máximo congestionamento é desejada
para prever os pontos críticos dos impactos provocados pelas viagens. Dessa forma,
as viagens foram definidas com início em lotes residenciais e destino em lotes que
comportam empregos. Ou seja, para cada Zona de Análise de Tráfego, o número de
empregos representa o número de viagens destinadas a ela e, para o número de
viagens que dela se originam, deve-se utilizar a população corrigida da zona. Essa
correção é necessária, pois considerar a população total das zonas seria admitir que
toda a população da cidade estaria simultaneamente realizando viagens de ida ao
trabalho, o que não seria possível já que o número de empregos não seria
suficiente. Por isso, a parcela da população que deve ser considerada no modelo
deve ser igual ao número total de empregos, garantindo o equilíbrio entre o total de
viagens iniciadas e concluídas.
Para essa correção, é então utilizada a ferramenta de Balanceamento de
Vetores (Figura 5.10), que executa um procedimento matemático, corrigindo o vetor
população com base no vetor empregos. É uma ferramenta simples, cujos
procedimentos podem ser perfeitamente executados inclusive em planilha eletrônica,
multiplicando-se os valores de população por uma taxa de redução equivalente à
razão entre o número total de empregos e a população total.
64
Figura 5.10 - TransCAD - ferramenta Balanceamento de Vetores (Planning / Balance).
5.1.3.2 Modelo Gravitacional (Segundo passo: distribuição de viagens)
Com o balanceamento dos vetores população e emprego, têm-se para cada
Zona de Análise de Tráfego o total de viagens originadas e destinadas a ela. Para
determinar a distribuição dessas viagens pelas zonas, tinham-se disponíveis, além
do número de viagens, os seguintes dados: as distâncias entre os centróides das
zonas, obtidas no SIG; as distâncias internas de cada zona, obtidas por uma
equação matemática (SMEED, 1967); e uma constante gravitacional, num primeiro
momento, calibrada para a distribuição de viagens na cidade de Araraquara
(RODRIGUES DA SILVA, 1998), por sua proximidade e semelhança com São
Carlos, e depois, calibrada a partir dos dados da Pesquisa O/D de São Carlos
(item 3.2.4).
Com essas informações, fez-se uso da ferramenta Modelo Gravitacional
(Figura 5.11), que oferece algumas opções de fatores de correção e tipos de atributo
condicionantes para a distribuição das viagens. Para a aplicação, considerou-se
apenas o fator do tipo inverso para todas as zonas (a constante gravitacional) e o
atributo da distância, representando o custo de viagem. Para executar a ferramenta,
foi necessário que as distâncias das zonas fossem armazenadas em forma de matriz
e a constante gravitacional fosse inserida no campo designado para tal. Através de
Campodovetor1(População) Campodovetor2(Emprego)
Método:Manterovetor2
Permitirmudançadetodososvaloresnovetor1
65
iterações, a ferramenta calcula a distribuição equivalente aos dados informados,
gerando como resultado a matriz origem/destino. Essa matriz contém o número de
viagens realizadas entre cada par de zonas da cidade, além do número de viagens
internas de cada zona. A matriz origem/destino é um dado fundamental para o
planejamento urbano e de transportes e, a partir dela, vários modelos podem ser
executados.
Figura 5.11 - TransCAD - ferramenta Modelo Gravitacional
(Planning / Trip distribution / Gravity application).
A ferramenta apresenta certo grau de complexidade em função da grande
quantidade de cálculos necessários, exigindo até mesmo um processo iterativo para
obtenção dos resultados. Porém, como os cálculos são desvinculados da base
geográfica do SIG, é possível a execução de procedimentos equivalentes em
planilha eletrônica, conhecendo-se as equações matemáticas do modelo. Esse
processo, entretanto, exige atividades trabalhosas no sentido de formular os
procedimentos, o que também ocorre no processo de calibração executado com a
ferramenta Calibração do Modelo Gravitacional (item 5.1.5.1).
5.1.3.3 Método de divisão modal (Terceiro passo: escolha modal)
Apesar da disponibilidade de ferramentas capazes de determinar a escolha
dos modos de viagem pelos usuários do sistema, esse passo do modelo foi
66
simplificado na aplicação. Essa simplificação se deu pela falta de um processo
prévio de organização, seleção e modelação dos dados socioeconômicos
levantados na Pesquisa O/D realizada na cidade, dada sua recente conclusão frente
à realização desse trabalho.
Foi utilizado, portanto, um procedimento de divisão dos modos de viagem de
acordo com a porcentagem geral de uso pelos entrevistados na pesquisa. Essa
porcentagem foi calculada através de planilha eletrônica e considerada fixa para
todas as zonas da cidade, multiplicando-se o total de viagens pelas parcelas
correspondentes a cada modo. Essa não é uma hipótese muito realista, visto que é
esperado que ocorra certa variação de uso dos modos nos diferentes bairros da
cidade. Porém, considerando a baixa precisão necessária quanto ao número efetivo
de viagens, já que são mais importantes as diferenças relativas provocadas pelo
processo de crescimento, a hipótese foi considerada satisfatória. De acordo com
esse procedimento, as matrizes origem/destino, com as viagens totais entre zonas,
são divididas em matrizes equivalentes com as viagens para cada modo. Para a
aplicação apresentada foram utilizadas apenas as matrizes com as viagens pelo
modo ônibus.
Com o intuito de tornar o processo de escolha modal mais realista, é possível,
através das ferramentas disponíveis ou mesmo de planilha eletrônica, definir um
modelo de escolha individual baseado em fatores socioeconômicos. Esse modelo
atribuiria, para cada fator, uma relação com a preferência do usuário por
determinado modo de transporte. Dessa forma, através dos valores médios para
cada Zona de Análise de Tráfego, o modelo seria capaz de definir o número de
viagens realizadas em cada um dos modos considerados, para cada uma das
zonas.
5.1.3.4 Alocação Tudo ou Nada (Quarto passo: alocação de tráfego)
Com as matrizes origem/destino contendo as viagens realizadas
exclusivamente através do modo de transporte priorizado no estudo, é possível a
execução do quarto e último passo do modelo de demanda. Para realizar a alocação
de tráfego e finalmente obter os impactos da expansão urbana sobre o sistema de
transporte público de São Carlos, fez-se uso da ferramenta de Alocação Tudo ou
Nada (Figura 5.12). Além das matrizes origem/destino para cada cenário que se
67
deseja avaliar, a ferramenta requer a localização geográfica dos centróides das
Zonas de Análise de Tráfego e a rede de vias urbanas nas quais as viagens devem
ser alocadas. É ainda requerido como parâmetro, especificar se a ferramenta, ao
alocar as viagens, deve minimizar a distância ou o tempo de percurso. No caso da
aplicação, as diferenças de velocidade nas vias não representavam um fator
significativo no tempo das viagens, portanto foi definido como parâmetro minimizar
as distâncias. Dessa forma, a ferramenta testa, para cada par de centróides, todas
as possíveis rotas e seleciona aquela com a menor distância, alocando na rota
selecionada o número de viagens entre aqueles dois pontos, de acordo com o valor
especificado na matriz origem/destino. Fazendo isso para todos os pares de
centróides, a ferramenta soma todas as viagens alocadas em cada via,
representando assim o fluxo total de viagens pela cidade.
Figura 5.12 - TransCAD - ferramenta Alocação Tudo ou Nada (Planning / Traffic
assignment - Method: All or nothing).
O método de alocação “tudo ou nada”, apresentado no capítulo 2, foi
escolhido para a aplicação por duas razões. Primeiramente, esse é o método mais
simples de alocar as viagens a um sistema de vias, não exigindo o cálculo de suas
capacidades, o que demandaria um trabalhoso processo. Vale lembrar que o
número de viagens obtido nas matrizes origem/destino não representa o fluxo de
Método:Tudoounada
Tempo:Distância
68
veículos entre as zonas e sim o fluxo de pessoas. Para o cálculo do fluxo de
veículos seria necessário acrescentar outro procedimento que consideraria as taxas
de ocupação dos veículos nos horários de pico, o que pode variar em função de
diversos fatores para cada região da cidade. A segunda razão que justifica a escolha
do método é o fato de que a concentração de viagens em um menor número de vias
representa mais visivelmente os impactos gerados sobre o sistema. Com esse
procedimento, é possível verificar quais caminhos os usuários de fato gostariam de
tomar se houvesse capacidade suficiente. E de posse das rotas mais procuradas, é
possível repensar o sistema, avaliando a necessidade de ampliação da capacidade
das vias mais congestionadas, verificando a distribuição e integração das rotas e
estudando a implantação de novas vias. Com esses estudos, diferentes alternativas
podem ser propostas para direcionar os fluxos de viagem de maneira satisfatória.
Apesar de executar procedimentos simples, a ferramenta apresenta certa
complexidade, pois, além de processar e acumular uma grande quantidade de
dados, ela está vinculada às informações geográficas de inúmeros elementos.
Mostra-se uma ferramenta difícil do ponto de vista de possíveis alterações ou
otimizações, porém, para a aplicação, mostrou-se perfeitamente satisfatória,
atendendo aos procedimentos e resultados associados ao quarto passo do modelo
de demanda.
5.1.4 Visualização e análise dos resultados
Depois de obtidos os resultados, através das ferramentas apresentadas nas
etapas anteriores, tem-se a importante etapa de visualização e análise dessas
informações. A escolha de ferramentas e métodos adequados para a apresentação
dos resultados é fundamental, pois define a forma como esses dados são enfim
interpretados. Ambos os programas utilizados na aplicação possuem ferramentas de
visualização, porém, em relação ao What if?, o TransCAD possui um ambiente SIG
mais elaborado. Isso justifica sua utilização para visualização e análise dos
resultados tanto da etapa de projeção de uso do solo quanto para a demanda por
transporte.
Dentre as ferramentas disponíveis, tem-se como função básica a criação de
mapas temáticos, classificando e organizando os dados a serem apresentados.
Apesar da possibilidade da apresentação numérica dos resultados, ou da criação de
69
gráficos que ilustrem o comportamento e a tendência desses dados, a visualização
através de mapas se mostra uma forma mais eficiente e esclarecedora. Essa forma
de apresentação permite uma boa compreensão das informações através de
análises visuais simples, facilitando a avaliação dos impactos por aqueles que não
possuem conhecimentos técnicos específicos. É possível, se necessário, utilizar-se
de mapas que exibam também informações gráficas, como barras ou setores, ou até
informações numéricas, normalmente divididas por zonas de análise.
Com as ferramentas disponíveis e os dados obtidos, diversas análises podem
ser realizadas nessa etapa. Para cada tipo de análise que se deseja fazer, deve-se
escolher a ferramenta que melhor se adapte aos objetivos em questão. Com base
no modelo proposto, são apresentadas as ferramentas e análises básicas que têm
como função servir de apoio para futuros estudos e direcionar análises mais
específicas. De acordo com os objetivos que possam surgir após as análises aqui
apresentadas, outros tipos de análises, embora não citadas, são perfeitamente
possíveis, por exemplo, com as demais ferramentas presentes no TransCAD. São
descritas a seguir as ferramentas utilizadas na aplicação e suas características.
5.1.4.1 Mapa Temático com Classificação por Cores
Para a apresentação da primeira parte dos resultados da aplicação, as
projeções de ocupação e uso do solo, foi utilizada a ferramenta de Mapa Temático
com Classificação por Cores (Figura 5.13). Essa ferramenta gera o tipo mais básico
e mais utilizado de mapa temático, onde todas as áreas do mapa são divididas em
categorias de acordo com seus respectivos valores para um atributo definido. Para
cada uma dessas categorias são definidos um nome e uma cor, de forma que, ao
visualizar-se o mapa, seja fácil identificar quais áreas pertencem a cada categoria.
Para facilitar essa identificação, normalmente faz-se o uso de legendas. As
categorias podem representar intervalos em uma escala de valores, parâmetros
de avaliação predefinidos (como “sim” e “não”, ou “bom”, “médio” e “ruim”) ou
simplesmente cada uma das classificações nomeadas para o atributo.
70
Figura 5.13 - TransCAD - ferramenta Mapa Temático com Classificação por Cores
(Map / Color theme).
No caso das projeções de ocupação e uso do solo, cada um dos usos
considerados foi associado a uma categoria representada por uma cor. Com um
conjunto bem heterogêneo de cores, os mapas gerados permitem uma fácil
visualização dos usos do solo para cada cenário gerado. Dessa forma, foi possível
analisar visualmente a magnitude da expansão urbana estimada, tanto em termos
de áreas ocupadas quanto pela localização e distribuição dos diferentes usos. Para
essa análise é fundamental a observação conjunta dos mapas de início e fim do
período de estudo.
Essa é uma ferramenta clássica de SIG que permite diversas aplicações. Foi
utilizada inclusive para a apresentação dos mapas com os dados iniciais da cidade
que definiram as diretrizes de desenvolvimento para a aplicação (item 4.1). Uma
funcionalidade importante é a capacidade de compartilhar os esquemas de cores
entre diferentes arquivos e mapas. Devido à necessidade de visualização conjunta
dos resultados para que seja possível avaliar os impactos entre as situações iniciais
e finais, o sistema de cores deve manter-se idêntico para todos os mapas. Esse
requisito faria com que as mesmas cores precisassem ser selecionadas repetidas
Definições/Estilos
71
vezes, representando um ponto de ineficiência, além de dar margem a possíveis
enganos na seleção de cores, prejudicando os resultados. Porém, utilizando as
opções de salvar e carregar padrões de cores, esses problemas são evitados.
5.1.4.2 Mapa Temático com Classificação por Objetos em Escala
Para a apresentação dos resultados finais da aplicação, a demanda estimada
por viagens, foi utilizado um procedimento mais específico, através da ferramenta de
Mapa Temático com Classificação por Objetos em Escala (Figura 5.14). Seria
possível utilizar a classificação por cores citada anteriormente, porém haveria a
necessidade da definição de intervalos, dividindo o número de viagens em
categorias. A classificação através da representação em escala não necessita de
categorias, exibindo as informações de forma mais detalhada, sem prejudicar a
facilidade de interpretação.
Figura 5.14 - TransCAD - ferramenta Mapa Temático com Classificação por Objetos
em Escala (Map / Scaled-symbol theme).
A ferramenta gera, para cada elemento a ser classificado, um objeto cujo
tamanho representa o valor associado ao atributo em questão, de acordo com uma
escala. Essa escala, por padrão, é definida automaticamente pela ferramenta, de
acordo com os valores mínimos e máximos do atributo e tamanhos equivalentes dos
objetos considerados confortáveis para visualização. Porém, existe a possibilidade
Tamanhoda
simbologia
‐Automático
‐ Manual
‐Menorvalor
‐Maiorvalor
72
de se definir a escala manualmente, inserindo, para os valores do atributo, os
tamanhos equivalentes para os objetos de visualização.
No caso da aplicação, como os elementos de classificação são as vias da
rede considerada, ou seja, elementos lineares, os objetos de visualização são
representados através de linhas sobrepostas às vias. Essas linhas apresentam
espessuras variáveis de acordo com a escala definida para o atributo “Número de
viagens”. Dessa forma, olhando-se o mapa é possível saber quais as vias de maior
ou menor demanda por viagens e avaliar a proporção entre essas demandas, o que
representa um fator importante para o processo de planejamento da cidade.
Assim como no caso da outra ferramenta de mapa temático, citada
anteriormente, os mapas de demanda por viagens também necessitam ser
visualizados conjuntamente. Essa condição faz com que os mapas precisem ser
gerados com os objetos de visualização obedecendo a uma mesma escala. Apesar
de ser um procedimento aparentemente óbvio, nem sempre esses cuidados são
tomados, como pode ser observado em Han (2008), onde os fluxos iniciais e finais
são apresentados em escalas diferentes.
Diante de tal necessidade, destaca-se um aspecto importante da ferramenta,
onde é possível salvar e carregar padrões definidos de escala, permitindo o uso de
escalas compatíveis em diferentes arquivos e mapas. Entretanto, as escalas são
limitadas pelos valores designados como mínimo e máximo, fazendo com que, ao
utilizar um padrão salvo para outro mapa, a nova escala fique limitada à primeira. Ou
seja, se o segundo mapa possuir valores além dos limites da escala salva para o
primeiro mapa, ao carregar essa escala para o segundo mapa, os valores além dos
limites não aparecerão no mapa temático. Esse problema poderia ser resolvido se a
ferramenta possuísse a funcionalidade de definir escalas através de uma proporção
fixa sem a exigência de valores limite.
Seria interessante também a possibilidade de definir escalas simultaneamente
para dois ou mais mapas, já que muitas vezes uma determinada escala, adequada
para um mapa, quando aplicada em outro, resulta em objetos muito pequenos ou
muito grandes. Isso exige refazer a escala do primeiro mapa, testando-a novamente
no segundo e assim sucessivamente até que ambos os mapas possuam
visualizações adequadas.
73
5.1.5 Calibração
Outro processo importante de qualquer modelo são as atividades de
calibração, seja dos valores gerados, das hipóteses adotadas, ou dos fatores e
constantes utilizados. Esse processo tem como função adequar os modelos para
que representem o mais fielmente possível a realidade simulada, sendo
normalmente realizado após a obtenção de resultados, ou em paralelo aos
procedimentos principais do modelo.
No primeiro caso, os resultados obtidos são comparados com dados reais, de
mesma natureza, normalmente coletados em forma de amostras ou unidades de
controle. Na aplicação realizada, não foram executadas calibrações desse tipo, já
que os resultados não exigiam um nível alto de precisão. Apesar disso, essas
atividades se mostram perfeitamente possíveis em estudos futuros na cidade.
Alguns exemplos seriam a comparação dos valores demográficos estimados com os
futuros dados censitários (total e por zona), ou a comparação do número de viagens
estimadas com o total de viagens de ônibus realizadas durante o horário de pico
(total, entre zonas ou em vias de controle).
Já no segundo caso, executam-se testes internos, adotando parâmetros a fim
de verificar o comportamento dos dados e identificar possíveis erros, ou ainda são
extraídos fatores e constantes calibrados a partir de dados reais previamente
coletados, como foi feito na aplicação. Para isso foi utilizada uma ferramenta de
calibração presente no programa TransCAD, que é apresentada a seguir.
5.1.5.1 Calibração do Modelo Gravitacional
Como foi dito anteriormente, a ferramenta Modelo Gravitacional (item 5.1.2.3)
utiliza para o processo de distribuição das viagens uma constante gravitacional,
sendo que na aplicação foram utilizadas constantes gravitacionais de potência
inversa, de acordo com o método de formulação utilizado. A primeira constante
utilizada foi obtida de estudos anteriores, realizados na cidade de Araraquara
(RODRIGUES DA SILVA, 1998), portanto já se obteve o valor da constante
previamente calibrado. Num segundo momento, foram reunidos os dados da
Pesquisa O/D de São Carlos para que se pudesse realizar uma nova calibração da
constante, representando, assim, de forma mais adequada o comportamento das
viagens estudadas. Essa calibração foi executada a partir da ferramenta Calibração
74
do Modelo Gravitacional (Figura 5.15). A ferramenta executa o procedimento
contrário ao executado na ferramenta Modelo Gravitacional, onde é gerada a matriz
de viagens a partir de uma constante gravitacional. Aqui, a partir de uma matriz de
viagens, é gerada uma constante gravitacional equivalente. Essa matriz, por sua
vez, foi previamente gerada com os dados de viagens coletados por amostragem,
durante a Pesquisa O/D. Os dados foram filtrados para que fossem contabilizadas
apenas as viagens realizadas pelo modo ônibus e pelo motivo trabalho,
representando o mesmo tipo de viagens utilizado no modelo.
Figura 5.15 - TransCAD - ferramenta Calibração do Modelo Gravitacional
(Planning / Trip distribution / Gravity calibration).
Assim como na outra ferramenta, é também aqui exigida a matriz com as
distâncias entre os centróides das zonas, que permanece inalterada. Existe a
possibilidade de utilizar a opção de calibração do Fator K, porém esse procedimento
75
não foi utilizado na aplicação (para mais informações sobre o uso do Fator K, ver
Ortúzar e Willumsen, 2006).
A ferramenta se mostrou extremamente útil na determinação da constante
gravitacional e apresentou ótimo funcionamento em conjunto com a ferramenta
Modelo Gravitacional, dada sua mesma interface e semelhança de procedimentos.
Assim como na outra ferramenta, também houve a execução de processos
iterativos, mostrando o mesmo grau de complexidade, o que acentua o nível de
trabalho a ser exigido no caso da tentativa de execução dos procedimentos da
ferramenta em planilha eletrônica.
5.1.6 Ferramentas de suporte
Durante todo o processo de execução da aplicação, diversas ferramentas
foram utilizadas como elementos principais para o cumprimento de cada uma de
suas etapas e subetapas. Porém, para que todos os dados do projeto pudessem ser
adequadamente interpretados e trabalhados, foram necessárias algumas
ferramentas que serviram como suporte para as principais. Muitas delas foram
classificadas apenas como parte do ambiente SIG, porém algumas ferramentas
específicas merecem destaque.
5.1.6.1 Planilha Eletrônica
A Planilha Eletrônica é a ferramenta de base para qualquer tipo de análise
numérica. Suas funcionalidades abrangem desde as operações simples de uma
calculadora até programas completos desenvolvidos através de sua interface. Seu
principal uso no estudo foi complementar as demais ferramentas quando elas não se
mostravam suficientes para lidar com as necessidades do modelo. Foi bastante
utilizada para organizar os dados demográficos e estimar as taxas de crescimento
através de gráficos e linhas de tendência, assim como para organizar e trabalhar os
dados da Pesquisa O/D.
Apesar da interface SIG do TransCAD apresentar algumas funcionalidades
típicas de Planilha Eletrônica, como a utilização de fórmulas e fatores condicionais
na manipulação dos dados, essas funcionalidades ficam mais restritas aos arquivos
geográficos e não são tão abrangentes quanto as funcionalidades encontradas em
um programa específico de Planilha Eletrônica. E como a disponibilidade de
76
programas desse tipo é grande, incluindo alguns gratuitos, não há motivos para
dispensar o recurso. Na indisponibilidade dos programas apresentados nesse
trabalho, muitas das ferramentas poderiam ser adaptadas em Planilha Eletrônica,
dado seu nível moderado de complexidade e sua forma de tratamento dos dados.
Porém como já foi dito anteriormente, seria bem mais difícil o desenvolvimento do
modelo proposto sem a utilização de um SIG.
5.1.6.2 Edição Matricial
Na execução de algumas etapas, foram utilizadas ferramentas que trabalham
com dados em forma de matrizes. Para manipular esses dados, o TransCAD conta
com um conjunto de ferramentas de suporte para arquivos de matriz. Entre essas
ferramentas, além de organizar e armazenar os dados em arquivos específicos para
matrizes, é possível realizar procedimentos de edição, preenchimento e consulta das
matrizes armazenadas. Esses procedimentos foram extremamente úteis na
aplicação, principalmente por estarem incluídos junto à interface do sistema,
facilitando bastante as etapas que dependem de matrizes. Esse recurso apresentou,
porém, algumas restrições, principalmente no que diz respeito à compatibilidade
com arquivos de Planilha Eletrônica, que se mostram um importante recurso no
armazenamento de dados, por se tratar de um meio padronizado. Entretanto, essas
restrições já estão sendo revistas nas versões mais recentes do programa
TransCAD.
Outras ferramentas, por sua vez, realizam procedimentos com os dados
geográficos e produzem seus resultados através de arquivos de matriz. Esse é o
caso da ferramenta de medição das distâncias entre elementos de ponto, utilizada
para medir as distâncias entre centróides das Zonas de Análise de Tráfego. De
maneira geral, o conjunto de ferramentas de Edição Matricial mostra uma das
vantagens da utilização de um programa com ferramentas integradas. De outra
forma, seria necessário editar as matrizes separadamente, o que poderia ser feito
também através de Planilha Eletrônica, mas certamente representaria um ponto de
ineficiência do processo de execução do modelo.
77
5.1.6.3 Sistema de Redes Viárias
Durante as etapas finais do modelo, foi utilizado um arquivo geográfico com
as vias da cidade (item 3.2.5) para representar os fluxos simulados de viagens.
Entretanto, a ferramenta Alocação Tudo ou Nada (item 5.1.3.4), assim como as
demais ferramentas de alocação de fluxo de viagens não utilizadas na aplicação,
exige, além desse arquivo básico de SIG com o cadastro de elementos lineares, a
utilização de um arquivo de rede. Esse tipo de arquivo considera os elementos
lineares não apenas como objetos isolados, mas sim conectando os elementos uns
aos outros e criando, dessa forma, um Sistema de Redes Viárias que permite ao
programa interpretar os atributos dos elementos conjuntamente. Além desse
princípio básico do recurso, o TransCAD oferece diversas ferramentas para trabalhar
com as redes. É nesse setor do programa que estão inseridas as principais
ferramentas voltadas a procedimentos logísticos. Porém o modelo aqui proposto não
utiliza esse tipo de abordagem. Para a aplicação, foi utilizado apenas o recurso de
calcular as distâncias das rotas de viagem a partir da somatória das distâncias dos
diversos elementos lineares (as vias) conectados através da rede ao longo do
caminho mais curto. Essa tarefa é executada pela ferramenta Alocação Tudo ou
Nada, como descrito no item 5.1.3.4.
Assim como no recurso de Edição Matricial, o Sistema de Redes Viárias se
mostra fundamental para a execução do modelo, tendo como principal vantagem o
fato de já estar inserido no programa, permitindo assim o funcionamento da
ferramenta de alocação de viagens. De outra forma, seria necessário que todas as
funcionalidades utilizadas pela ferramenta de alocação que foram desempenhadas
pelo Sistema de Redes Viárias fossem inseridas junto à ferramenta de alocação, o
que tornaria essa ferramenta ainda mais complexa.
5.2 Os programas computacionais
As ferramentas computacionais necessárias para a execução das diversas
atividades envolvidas no processo de planejamento são reunidas e disponibilizadas
através de programas computacionais. Esses programas, normalmente baseados
em interfaces SIG, possuem ferramentas previamente desenvolvidas e testadas de
acordo com o enfoque definido dentro das atividades de planejamento urbano que
justifiquem um processo de sistematização. Conforme mencionado no capítulo 2,
78
existe hoje uma escassez de programas voltados especificamente para as
características de planejamento dos países em desenvolvimento. Isso faz com que
muitas vezes seja necessária a utilização de programas mais abrangentes e
complexos, além da necessidade de se usar mais de um programa para atender a
todos os requisitos do modelo empregado. Por outro lado, muitas das ferramentas
disponíveis nesses programas acabam sendo não utilizadas.
5.2.1 TransCAD
Para a execução do modelo proposto, foi utilizado o programa TransCAD, que
trabalha num ambiente SIG-T. Dentre as ferramentas disponíveis no programa, há
suporte para a maioria dos modelos e métodos apresentados no capítulo 2, sendo
perfeitamente possível a execução dos quatro passos do modelo sequencial de
demanda, uma vez que estejam disponíveis os dados e conhecimentos específicos
necessários. Em termos de capacidade de processamento e diversidade de
ferramentas, o TransCAD se mostra um programa capaz de lidar com as mais
variadas atividades do planejamento logístico e de transportes. Entre ferramentas
específicas e a capacidade abrangente e flexível de manipulação de dados
geográficos, o programa apresenta diversas alternativas de solução para cada tipo
de problema. É sem dúvida um dos programas mais utilizados atualmente para
aplicações como as aqui apresentadas, dentre muitas outras. Inclusive, devido à sua
crescente credibilidade e à abrangência de suas ferramentas, tem sido cada vez
mais utilizado mesmo em cidades médias e até pequenas, substituindo modelos
mais simplificados (HAN et al., 2007).
Por outro lado, exatamente por sua grande abrangência e complexidade, o
TransCAD exige um nível consideravelmente alto de investimento, tanto do ponto de
vista financeiro, quanto da capacitação necessária para a adequada utilização do
programa (SCHRANK, 2004). A começar por sua interface principal (Figura 5.3), é
necessária certa prática para localizar com rapidez os caminhos para execução das
ferramentas, em meio a uma grande quantidade de opções. Além disso, também é
necessária prática para lidar com as diversas extensões de arquivos utilizados pelo
programa, assim como seu sistema de referência e armazenamento de dados.
Devido à abordagem específica do modelo aqui apresentado, muitas das
79
ferramentas do programa se mostraram totalmente dispensáveis para essa
aplicação, o que representa um investimento não completamente aproveitado.
Características como essas tornam o TransCAD menos atrativo para
utilização em cidades pequenas ou médias. Para cidades grandes, agências
metropolitanas ou de abrangência estadual e nacional, o programa já se mostra bem
mais atrativo. Um exemplo disso foi a sua utilização no Plano Nacional de Logística
e Transportes - PNLT (http://www.transportes.gov.br/pnlt/index.htm), onde foram
executados procedimentos semelhantes aos apresentados na aplicação do
capítulo 4, através de um modelo sequencial de demanda. Além disso, o programa
se mostra igualmente atrativo para utilização por empresas de consultoria ou
atuantes no mercado logístico e de transportes, por sua maior gama de atuação.
Levando-se em conta a grande diversidade de ferramentas contidas no
TransCAD, uma estratégia interessante para futuras versões seria a subdivisão do
programa de acordo com públicos mais específicos. Versões como “TransCAD
Developing Countries”, para países em desenvolvimento, ou “TransCAD Strategic
Planning”, para o planejamento estratégico, poderiam oferecer ferramentas mais
direcionadas, além de interfaces mais intuitivas e personalizadas, tornando o
programa mais atrativo. Uma estratégia semelhante é utilizada pela empresa
Autodesk (http://www.autodesk.com.br/produtos), subdividindo seus programas de
desenvolvimento de projetos gráficos de acordo com as áreas de aplicação, como as
engenharias civil e mecânica, arquitetura, entre outros.
Entretanto, mesmo com essa grande quantidade de ferramentas, algumas
importantes etapas ainda precisam ser executadas através de ferramentas externas.
No caso das atividades de planilha eletrônica, se essa interface do programa fosse
mais elaborada, poderia reduzir ou até eliminar a necessidade de utilizar um
programa específico para esse fim. Essa preocupação, inclusive, tende a aumentar
nas próximas versões do programa. De maneira geral, apesar dos pontos negativos,
o TransCAD se mostra uma solução rápida e eficiente para o processo de
planejamento urbano, mesmo em cidades médias. Ele exige apenas um alto nível de
investimento inicial, que se justifica, no entanto, em nível de resultados a médio e
longo prazo.
80
5.2.2 What if?
Para complementar o conjunto de ferramentas necessárias para a execução
do modelo proposto, foi utilizado o programa What if?. Diferente do TransCAD, o
What if? apresenta uma abordagem mais específica e direta, com todas as suas
ferramentas fazendo parte de um mesmo objetivo comum de gerar projeções futuras
de ocupação e uso do solo. Existe a possibilidade de gerar apenas resultados
intermediários, como mapas de adequabilidade do solo ou quantidades de solo
necessárias para ocupação, dispensando o uso de algumas ferramentas. Porém a
utilização mais importante do programa é certamente a geração de mapas e dados
geográficos representando cenários futuros, de acordo com as hipóteses definidas.
O What if?, assim como o TransCAD, também utiliza uma interface SIG,
porém bem mais simplificada. Não há, por exemplo, a opção de livre manuseio dos
dados, sendo estes gerados apenas de forma automática pelo processamento
realizado pelas ferramentas. Os dados são inicialmente especificados no programa,
de forma que possam ser interpretados automaticamente, dispensando a
preocupação com fatores operacionais internos, como códigos de variáveis ou a
localização de dados nas colunas correspondentes dos arquivos geográficos. Esse
mecanismo contribui para a execução dos procedimentos do modelo de forma mais
simples e intuitiva. Contudo, é preciso destacar a importância da verificação e
conferência dos dados processados de modo automático, a fim de evitar possíveis
erros.
As ferramentas, por sua vez, são poucas e bem distribuídas, facilitando a
execução das etapas do programa numa estrutura sequencial. O padrão sequencial
também facilita a execução das ferramentas, tornando-a mais organizada. Nesse
sentido, seria mais conveniente que a ferramenta Projeções (item 5.1.2.2) estivesse
incluída na ferramenta Demanda (item 5.1.2.3), ou que, pelo menos, tivesse sido
alocada na sequência natural de execução, entre as ferramentas Adequabilidade
(item 5.1.2.1) e Demanda. Além disso, seria igualmente interessante que a
ferramenta “What if? Setup” (item 5.1.1.2), externa à interface principal do programa,
fosse incluída junto às demais ferramentas, no papel de primeira ferramenta da
sequência de execução, na interface do programa (Figura 5.5).
Como consequência dessa estrutura mais simplificada e intuitiva, o What if?
possui pouca necessidade de treinamento e capacitação dos profissionais, no
81
sentido de utilizar o programa. Da mesma forma, por ser um programa de
abrangência mais específica, exige um menor nível de investimento inicial, em
relação a programas mais abrangentes. Essas características sem dúvida tornam o
programa mais atrativo para utilização em cidades de países em desenvolvimento.
Porém, essas limitações fazem do programa apenas uma ferramenta preliminar para
o processo de planejamento, tornando necessária a utilização de outros programas
que trabalhem a partir de seus resultados. Uma interface SIG mais elaborada e
algumas ferramentas adicionais poderiam diminuir consideravelmente esse aspecto.
Outra característica do What if? é a sua disponibilização relativamente
recente no mercado, visto que a empresa desenvolvedora do programa foi fundada
em 1996. O programa necessita ainda de alguns aprimoramentos para solucionar
problemas principalmente de compatibilidade, dada sua natureza de utilização em
conjunto com outros programas. Nesse sentido, a inclusão de ferramentas mais
abrangentes poderia tornar o programa menos dependente de outros programas,
diminuindo as necessidades de compatibilidade. Apesar disso, uma grande
vantagem foi aproveitada na aplicação do capítulo 4, pois foi possível contar com a
presença direta dos desenvolvedores do programa, fornecendo um valioso suporte
para a utilização de suas ferramentas.
5.2.3 Outros programas
Na realização do estudo apresentado, o modelo proposto foi satisfatoriamente
executado apenas com a utilização dos programas TransCAD e What if?, além de
alguns procedimentos auxiliares executados externamente em planilha eletrônica.
Para essas atividades de planilha eletrônica existem diversas opções de programas
disponíveis e igualmente capazes, incluindo programas gratuitos, fazendo com que a
execução desses procedimentos auxiliares não apresente maiores problemas.
Quanto à possibilidade da utilização de outros programas, em alternativa aos
utilizados na aplicação, para futuros estudos ou aplicações do modelo proposto,
podem ser feitas algumas observações.
Levando em consideração as peculiaridades e restrições do processo de
planejamento encontradas nos países em desenvolvimento, deve-se considerar a
utilização do conjunto de programas que melhor se adapte aos objetivos almejados,
reduzindo o nível de investimento e os recursos adquiridos sem necessidade.
82
Independente dos modelos e abordagens que se pretenda utilizar, uma ferramenta
imprescindível para o processo de planejamento urbano, como já mencionado
anteriormente, é o SIG (item 5.1.1.1). Portanto, durante o processo de escolha de
programas que ofereçam suporte para as atividades de planejamento, é fundamental
priorizar os programas que ofereçam esse tipo de ferramenta.
De maneira geral, a estrutura básica para um processo de planejamento
adequado é formada por pelo menos um programa com uma interface SIG que
permita um bom manuseio dos dados, de modo a permitir atividades de
cadastramento, visualização e análises primárias. Como complemento, sempre que
possível deve-se considerar o uso de programas que possuam ferramentas mais
elaboradas, que facilitem a execução de procedimentos mais trabalhosos sem exigir
muitas adaptações. Isso ocorre, por exemplo, nos programas de SIG-T com
interfaces SIG bem elaboradas, cujas ferramentas costumam abranger a maioria das
atividades nas diversas áreas do planejamento urbano comuns em cidades de
países em desenvolvimento (KHAN, 2007).
No caso do modelo aqui apresentado, são recomendados programas com
ferramentas específicas para o planejamento de transportes, para que o modelo de
demanda proposto possa ser executado sem a necessidade de muitos ajustes. Um
exemplo, nessa categoria, é o programa VISUM (http://www.ptvag.com/software/
transportation-planning-traffic-engineering/software-system-solutions/visum/), que
possui ferramentas específicas para a execução do modelo sequencial de demanda.
Menos abrangente que o TransCAD, o VISUM oferece uma interface SIG menos
elaborada, porém mais direcionada e intuitiva, como observado no What if?.
De qualquer forma, num programa de abordagem mais geral, sem o foco no
planejamento de transportes, contanto que se tenha uma interface SIG bem
elaborada, ainda é possível executar os procedimentos do modelo de demanda.
Porém, nesse caso torna-se necessária a configuração manual dos procedimentos e
fórmulas, que no caso de programas como o TransCAD ou o VISUM, são
executados automaticamente por suas ferramentas. Um exemplo de programa com
excelente interface SIG é o ArcGIS (http://www.esri.com/software/arcgis/index.html),
que oferece inúmeras ferramentas para manuseio de diversos tipos de dados,
possibilitando as mais diferentes aplicações. Outro importante exemplo de SIG é o
programa Spring (CÂMARA et al., 1996; http://www.dpi.inpe.br/spring/), que por ser
83
desenvolvido no Brasil representa uma interessante alternativa para o planejamento
urbano em cidades brasileiras.
5.3 Adaptação e desenvolvimento de ferramentas e programas
Independentemente dos programas escolhidos, a menos que tenham sido
desenvolvidos exatamente para a execução dos modelos a serem empregados,
normalmente será preciso adaptar suas ferramentas, através de determinados
artifícios, ou ainda desenvolver novas ferramentas e até mesmo novos programas.
Alguns exemplos de artifícios de adequação de dados e ferramentas foram
apresentados anteriormente, como as hipóteses da figura 4.6 (Hipótese de
equivalência entre número de viagens) e os procedimentos do item 5.1.3.3 (Método
de divisão modal). É importante destacar que essas necessidades de adaptação
foram consequências das limitações de disponibilidade de dados, mesmo quando o
programa possuía ferramentas adequadas para realizar as respectivas etapas. Em
ambos os casos, havia a opção de adequar os dados às ferramentas (como feito no
primeiro caso, porém no segundo provavelmente exigira a obtenção de novos
dados), ou às ferramentas aos dados (como no segundo caso, executando
procedimentos externos em planilha eletrônica).
Percebe-se, portanto, que os recursos não podem ser encarados de forma
isolada, já que são sempre relacionados e dependentes entre si. Sendo assim, é
preciso dosar adequadamente os investimentos entre todos os recursos, seja na
obtenção de dados, na aquisição ou desenvolvimento de programas, ou ainda na
capacitação dos profissionais envolvidos. Dessa forma, é possível buscar processos
mais viáveis na execução das atividades de planejamento. Nesse sentido, a
obtenção de dados normalmente representa um fator pouco flexível nos países em
desenvolvimento, pois está vinculada principalmente a questões tecnológicas.
Torna-se então mais razoável manusear os dados já disponíveis de acordo com as
alternativas possíveis de ferramentas e programas, incluindo aqueles disponíveis no
mercado e os que possam vir a ser desenvolvidos.
Sabendo dessa necessidade de personalização de ferramentas, alguns
desenvolvedores de programas disponibilizam meios (em alguns casos, até
ferramentas específicas) que permitem a criação de novas ferramentas para seus
programas. Através desse recurso, os programas podem ser complementados,
84
evitando a necessidade de utilização de outros programas e procedimentos
externos. Outra prática que vem ganhando espaço atualmente é o desenvolvimento
compartilhado de programas, através da distribuição em código aberto
(open source). Essa prática visa incentivar a troca de informações pelos
interessados no desenvolvimento e uso dos programas, facilitando e incentivando
esse processo, além de permitir que as ferramentas sejam largamente testadas e
avaliadas. Isso promove o surgimento de ferramentas de maior qualidade e também
mais adequadas para aplicações específicas, dado seu grande potencial de
adaptação. Outra característica interessante dessa tendência é o acesso a
diferentes alternativas entre programas e ferramentas, tornando-os mais acessíveis
do ponto de vista financeiro. Considerando sua natureza de distribuição
essencialmente gratuita, o fator financeiro exerce grande influência no momento da
escolha das ferramentas. Isso ocorre tanto em relação à aquisição dos programas,
quanto em relação ao treinamento necessário, já que muitos desses programas
possuem material de apoio ao usuário disponível gratuitamente.
Essas atividades de adaptação e desenvolvimento de ferramentas e
programas, porém, exigem alto nível de conhecimento técnico, tanto em relação à
teoria envolvida nos modelos e métodos de planejamento, quanto em relação às
atividades de programação. Tendo isso em vista, destaca-se a importância da
proposta de modelos consistentes, com detalhes operacionais que auxiliem o
trabalho dos planejadores e programadores nesse processo. Desse modo, o
investimento na capacitação de profissionais deve assumir uma postura mais
abrangente, incentivando a disseminação dos conhecimentos técnicos a fim de
consolidar modelos e programas que atendam a necessidades e objetivos comuns.
5.4 Aplicações e benefícios para o processo de planejamento
Diante da pequena expressão do processo de planejamento como
ferramenta de desenvolvimento urbano, percebe-se a necessidade de buscar
meios competentes e promissores que incentivem a prática do planejamento,
principalmente nas cidades médias de países em desenvolvimento. Devido ao fato
de que, em muitas dessas cidades, é constante a incerteza e a baixa credibilidade
dos dados e ferramentas de planejamento, pouco se tem investido na área. Nesse
85
sentido, é preciso tratar o problema de forma mais abrangente, promovendo um
processo gradual de conscientização e capacitação.
Através de estudos como os apresentados nesse trabalho, permite-se
explorar a essência de dados e ferramentas típicos de cidades nas condições
mencionadas. Informações desse tipo são fundamentais para a formação de
conhecimento, assim como sua disseminação e aprimoramento. Dessa forma, é
fundamental a participação das universidades e institutos de pesquisa, contribuindo
com o desenvolvimento conjunto de soluções de caráter mais universal, dada a
semelhança de comportamento das cidades com os mesmos padrões. Utilizando
esses valiosos recursos de estudo e análise da consistência de modelos,
justificam-se maiores investimentos no desenvolvimento de ferramentas e processos
de autogestão, através da formação e treinamento de profissionais das diversas
áreas envolvidas. Esses profissionais, atuando tanto num momento prévio de
desenvolvimento, quanto posteriormente nas atividades de implantação e operação
dos sistemas desenvolvidos, representam um potencial agente transformador da
realidade atual do planejamento urbano.
Através do trabalho conjunto de planejadores, programadores e
administradores públicos, tem-se o objetivo comum de construir argumentos
confiáveis que orientem o processo de tomada de decisões, promovendo estruturas
urbanas de maior qualidade. Esses argumentos precisam ser embasados em
análises comparativas dos dados e cenários urbanos, para que se possam criar
alternativas e avaliar as consequências de cada decisão. Desse modo é possível
reverter a constante política de correção de problemas urbanos por uma política de
prevenção de problemas urbanos. Essa prevenção pode ser realizada
principalmente através de diretrizes de ocupação e uso do solo e diretrizes de
implantação e operação do sistema viário e do sistema público de transportes.
Dessa forma, modelos como o apresentado nesse trabalho configuram os principais
meios de ação para realizar tais atividades.
Com o prosseguimento de estudos de tal natureza, pode-se determinar de
forma mais abrangente as reais necessidades das cidades dos países em
desenvolvimento. Esse processo tem como consequência a definição de diretrizes
seguras para o desenvolvimento de ferramentas específicas para esse tipo de
cidade. Com modelos e ferramentas adequadas, torna-se mais fácil padronizar as
atividades de planejamento, trazendo diversos benefícios na coleta e cadastramento
86
de dados, assim como na formação e capacitação de profissionais. Como resultado,
o processo de planejamento torna-se mais organizado e acessível às diversas
cidades, representando um recurso valioso capaz de promover um desenvolvimento
mais inteligente e sustentável.
87
Capítulo 6 - Conclusões
O processo de planejamento urbano desempenha um papel fundamental para
o crescimento demográfico e econômico das cidades, particularmente em países em
desenvolvimento. Nestes, a constante falta de planejamento acaba por ocasionar
uma série de deficiências urbanas, como problemas de mobilidade e transporte.
Apesar de tal importância, muitos governos deixam de investir no planejamento
urbano devido à falta de recursos, informações e ferramentas capazes de tornar
esse processo viável e eficaz. Mostra-se, contudo, neste trabalho, que é possível
utilizar os recursos e informações comumente disponíveis nos países em
desenvolvimento, através da adaptação ou criação de ferramentas com eles
compatíveis. Essa abordagem tende a permitir a obtenção de previsões essenciais
para a elaboração de alternativas e para a tomada de decisões quanto às políticas
urbanas.
A metodologia aqui apresentada, aplicada na cidade de São Carlos, teve
como objetivos: utilizar dados de fácil obtenção, executar procedimentos simples,
baseados em hipóteses, e gerar resultados de fácil interpretação. Dessa forma, o
estudo se mostrou amplamente promissor, demonstrando que é possível obter
conclusões importantes para o processo de planejamento urbano, mesmo em países
em desenvolvimento, com restrições de diversas naturezas (dados, recursos etc.).
Tais conclusões podem ser abordadas tanto sob o ponto de vista específico da
aplicação na cidade de São Carlos, quanto sob o ponto de vista operacional das
ferramentas utilizadas.
6.1 Conclusões sob o ponto de vista da aplicação
Uma característica importante do modelo utilizado é que ele se limitou à
manipulação dos dados já existentes. Ao evitar a aquisição de novos dados,
contribuiu assim com a viabilidade do processo do ponto de vista prático. Para que
os dados disponíveis fossem suficientes, no entanto, eles foram avaliados e
trabalhados de modo a distinguir suas informações mais significativas, definindo
hipóteses coerentes com a realidade da cidade. Um exemplo disso foi a utilização
das viagens de trabalho para representar o conjunto geral de viagens diárias nos
88
horários de pico, já que esse tipo de viagem constituía o mais representativo de
acordo com as pesquisas observadas.
No processo de elaboração de hipóteses, notou-se a grande variabilidade de
algumas características que influenciam diretamente o desenvolvimento da cidade.
Esse fato, unido à incerteza quanto ao comportamento e a inter-relação de tais
características, tornou necessária a criação de cenários hipotéticos de avaliação.
Estes cenários permitem comparar resultados hipotéticos, inclusive aqueles gerados
a partir de premissas bastante distintas. No caso estudado, os principais cenários
apresentados permitiram comparar as perspectivas de desenvolvimento obtidas a
partir do proposto no Plano Diretor e aquelas obtidas a partir da observação da
situação real da cidade.
Para cada cenário, os resultados foram apresentados de forma visual e
padronizada, através de mapas com escalas iguais e um mesmo sistema de cores e
padrões gráficos. Dessa forma, é possível a comparação direta dos principais
resultados dos diferentes cenários, dos quais se podem extrair informações de fácil
interpretação e grande relevância. A análise dos mapas apresentados aponta uma
grande diferença no padrão de crescimento dos cenários. Essa diferença evidencia
a importância da consideração das distintas hipóteses em diferentes cenários,
expondo de forma abrangente os possíveis impactos na cidade. Isso sugere
inclusive possíveis linhas de ação para intervenção ou alterações nas futuras
revisões do Plano Diretor.
Enquanto no primeiro cenário, que atende às diretrizes do Plano Diretor, o
crescimento se deu praticamente todo na região noroeste da cidade, no segundo
cenário, aquele que segue os padrões reais de desenvolvimento dos novos
loteamentos, o crescimento se deu de forma distribuída. Isso influencia diretamente
a demanda por viagens através da cidade, fazendo com que ela siga o padrão de
ocupação encontrado. Porém, mesmo com ocupações bem diferentes, ambos os
cenários apresentam uma grande concentração de viagens estimadas na área
noroeste da cidade. A diferença é que, no primeiro cenário, essa região representa o
eixo crítico de viagens, enquanto, no segundo, o eixo crítico se mantém na posição
norte-sul, com grande concentração de viagens na região sul.
Quanto à grande diferença encontrada, é importante destacar que o primeiro
cenário representa apenas a estrutura de ocupação que melhor se enquadra nas
diretrizes do Plano Diretor e não a única capaz de atender às suas restrições legais.
89
Além das diretrizes consideradas para a elaboração do primeiro cenário, o Plano
Diretor possui outras informações (não utilizadas nesse trabalho já que não afetam
as hipóteses adotadas para ambos os cenários apresentados), como a delimitação
do perímetro urbano de São Carlos. Esse perímetro define a área total legalmente
permitida para ocupação, independente das demais diretrizes que apenas sugerem
áreas mais adequadas. Levando isso em conta, deve-se observar que o segundo
cenário, assim como o primeiro, também se enquadra nas restrições legais do Plano
Diretor, apesar de sua ocupação não seguir as demais diretrizes do plano.
Isso demonstra que o Plano Diretor não tem desenvolvido políticas de
incentivo no sentido de promover a ocupação de acordo com suas diretrizes,
admitindo grande flexibilidade no que diz respeito ao processo de ocupação urbana.
Essa característica acaba permitindo que a ocupação ocorra de acordo com
interesses pontuais que não fazem parte de uma política urbana integrada. Essa
flexibilidade representa tanto uma consequência da falta de planejamento e controle
da estrutura urbana, quanto um fator negativo no sentido de dificultar ainda mais
esse processo, já que se torna mais difícil prever o comportamento urbano e,
consequentemente, prover infraestruturas adequadas. Essa fraca política urbana
resulta, portanto, na baixa qualidade do planejamento tanto da estrutura de
ocupação, quanto das infraestruturas públicas.
Observando-se a situação atual da cidade de São Carlos, nota-se a grande
quantidade de novos loteamentos aprovados ou em fase de aprovação, fornecendo
uma enorme área disponível para ocupação. De acordo com os resultados do
segundo cenário, pode-se dizer que apenas essas áreas são suficientes para
comportar o crescimento esperado da cidade em um longo prazo. Mesmo ampliando
o período de estudo do segundo cenário (2030) em 10 anos em relação ao primeiro
(2020), nota-se que, ao fim do período, as áreas dos novos loteamentos não
aparecem completamente ocupadas. Isso demonstra que, caso a cidade apresente
um crescimento semelhante ao considerado na aplicação, as áreas sugeridas pelo
Plano Diretor para expansão urbana só passariam a ser ocupadas após um período
superior a 20 anos. Esse longo período evidencia a necessidade de revisão do
plano, verificando os benefícios e custos para a cidade das possíveis configurações
de ocupação e definindo diretrizes mais sólidas no sentido de promover e incentivar
que o processo de ocupação ocorra de forma adequada.
90
De qualquer forma, os resultados encontrados na aplicação do modelo
proposto evidenciam a necessidade de uma atenção especial com relação à região
noroeste da cidade. Independentemente do padrão de crescimento a ocorrer, essa
região terá grande acréscimo de viagens em relação à situação inicial, a menos que
as hipóteses de crescimento sejam bastante diferentes daquelas aqui apresentadas,
o que provavelmente só ocorreria como conseqüência da implementação de
políticas com esse fim. Desse modo, tem-se a oportunidade de avaliar, em conjunto
com outras características da cidade, se esse perfil de viagens é desejado e qual a
estruturação necessária para acomodá-lo, caso venha a ocorrer. Da mesma forma,
as diferenças nos fluxos de viagens encontradas entre os cenários servem como
base para sustentar futuras estratégias de ação, de acordo com os interesses da
cidade.
Esse processo de construção de alternativas passíveis de análise e
comparação configura uma das grandes vantagens de se utilizar modelos de
simulação como esse. De posse dessas informações, têm-se argumentos que
podem influenciar diretamente na definição de diretrizes, sejam de ocupação e uso
do solo, sejam de implantação e operação do sistema de transportes. Nesse ponto,
é importante destacar, dada a sua recíproca influência, a importância de se
considerar conjuntamente as diretrizes de uso do solo e transportes. Com isso, o
estudo torna possível prever os impactos de tais diretrizes antes que elas sejam de
fato definidas e implantadas, promovendo assim um processo de planejamento
integrado. Isso sugere que não apenas a cidade precisa se adequar ao crescimento,
mas também o crescimento precisa se adequar à cidade.
6.2 Conclusões sob o ponto de vista operacional
Sob os aspectos operacionais, diversas conclusões puderam ser obtidas do
estudo, configurando assim uma possível referência para estudos posteriores, tanto
na cidade de São Carlos, quanto nas cidades típicas de países em desenvolvimento.
Para que fosse possível transformar os dados existentes da cidade em resultados
relevantes, utilizou-se do modelo convencional de demanda com sua estrutura
sequencial. Esse método apresentou grande viabilidade, já que toda a estrutura de
dados e ferramentas existentes, a que se teve acesso, se mostrou compatível com
esse modelo de planejamento. Embora atualmente já complementada com outros
91
métodos, sobretudo no ambiente acadêmico, essa estrutura sequencial se mostrou
muito favorável para a proposta do presente trabalho. Isso se deve, entre outras
coisas, à boa capacidade de organização dos dados conforme vão sendo
trabalhados, facilitando sua operação e a execução de possíveis alterações.
Como ferramentas de base, mostraram-se fundamentais a interface SIG e as
operações de planilha eletrônica, dentro ou fora do SIG. Com isso se faz possível
analisar, organizar e trabalhar os dados, tanto estatisticamente quanto visualmente.
Embora ainda pouco explorado em cidades pequenas e médias de países em
desenvolvimento, apenas a capacidade de visualização de informações
proporcionada pelo SIG já representa um recurso indispensável para o planejamento
urbano. Já as operações de planilha eletrônica se mostram indispensáveis para o
processamento de qualquer modelo de grande escala, como no caso dos estudos
urbanos.
As demais ferramentas são também importantes, porém, de forma geral,
atuam como agentes operacionais, executando procedimentos trabalhosos de forma
automática. Essa simplificação é, contudo, importante, visto que tais procedimentos,
além de trabalhosos, são executados repetidas vezes, dada a necessidade de
projeção em diferentes cenários. Nesse sentido, deve-se observar a importância da
verificação e conferência dos resultados processados de forma automática pelas
ferramentas. Do mesmo modo que essas ferramentas reduzem drasticamente o
tempo de trabalho necessário, dedicar a elas uma etapa que garanta a sua correta
utilização, sem dúvida, reduz o tempo necessário para identificar, encontrar e corrigir
possíveis erros.
Essa idéia se aplica, de forma mais geral, à utilização de programas
computacionais adquiridos para o processamento dos modelos. Os programas são
conjuntos de ferramentas previamente desenvolvidas e testadas, reunidas para
permitir o adequado processamento de funções, de acordo com objetivos cuja
demanda justifique um processo de sistematização. A vantagem de se fazer uso de
programas comerciais é dispensar a necessidade de desenvolver todas as
ferramentas que se deseje utilizar no processo. Esse desenvolvimento exige
maiores níveis de conhecimento e demanda grande quantidade de tempo, porém
substitui o investimento em programas prontos que muitas vezes podem não
corresponder totalmente às expectativas dos modelos empregados.
92
De acordo com Khan et al. (2007), a utilização de programas largamente
testados, além de eliminar a necessidade de programação, ajuda a reduzir o risco de
problemas no sistema. De qualquer forma, utilizar programas prontos não extingue a
necessidade de conferência dos resultados obtidos nas ferramentas. Existe sempre
a possibilidade de erros, tanto de natureza específica, não previstos no
desenvolvimento dos programas, quanto de natureza operacional, na entrada e
manipulação dos dados. No segundo caso, mostra-se fundamental a realização de
processos de calibração, adequando os modelos para que representem o mais
fielmente possível a realidade da cidade.
Quanto aos programas utilizados na aplicação, pode-se dizer que o
TransCAD se mostrou perfeitamente capaz de executar a grande maioria das etapas
necessárias para organização dos dados iniciais, assim como a obtenção e
apresentação dos resultados. É um programa bem abrangente, com diversas
opções de ferramentas. Como pontos desfavoráveis, podem-se destacar seu
considerável nível de complexidade e a quantidade excessiva de ferramentas em
grande parte desnecessárias para o método proposto. Apesar disso, com algum
treinamento prévio, é um programa altamente recomendado para processos de
planejamento que se utilizem da mesma sistemática aqui demonstrada.
Já o programa What If?, com sua estrutura mais simplificada, proporcionou
um processo simples e intuitivo, complementando os poucos pontos onde o
TransCAD não se mostrou suficiente. Apesar de sua estrutura simplificada, muitos
atributos de suas ferramentas também não foram necessários no estudo realizado.
Diferentemente do TransCAD, o What If? se mostrou ainda relativamente instável na
utilização de algumas ferramentas. Quanto a isso, uma grande vantagem do estudo
foi a possibilidade de manter contato direto com os desenvolvedores do programa, o
que forneceu um valioso suporte na solução de eventuais erros.
Outra desvantagem da utilização de programas comerciais é a provável
necessidade de mais de um programa para que se possam abranger todas as
ferramentas demandadas pelo método. Isso aumenta o nível de investimento inicial,
podendo muitas vezes tornar o processo inviável. E embora demonstrado em
Rodrigues da Silva et al. (2009) que os programas TransCAD e What If? apresentam
um baixo nível de vinculação e boa compatibilidade operacional, ainda assim o
diálogo entre ambos apresentou problemas em alguns dados. Isso mostra outra
93
vantagem da utilização de um pacote único que contenha todas as ferramentas
necessárias.
De acordo com a análise das ferramentas utilizadas, a grande maioria delas
apresenta, ao mesmo tempo, a presença de funcionalidades desnecessárias e a
ausência de funcionalidades que contribuiriam para uma execução mais eficiente e
realista do modelo empregado. Por se tratarem de programas comerciais, diminui-se
a possibilidade de otimizar as ferramentas para as necessidades específicas do
modelo, fazendo com que os únicos meios de intervenção sejam através de
ferramentas ou programas adicionais, dificultando ainda mais o processo.
Percebe-se que um grande conhecimento das ferramentas unido a uma boa
capacidade de interação no processo contribui para o desenvolvimento de modelos
cada vez mais efetivos. Isso tudo mostra o quanto se torna desejável um maior
contato entre os planejadores, programadores e tomadores de decisão.
Fica, assim, clara a importância de reunir ferramentas funcionais que
trabalhem bem em conjunto e que sejam apropriadas às hipóteses e modelos
considerados. Somente com um conjunto adequado de ferramentas se mostra
possível lidar com as restrições encontradas nos países em desenvolvimento e
promover um processo de planejamento sólido e viável.
6.3 Sugestões para trabalhos futuros
Um dos principais objetivos desse trabalho é fornecer argumentos de base
para aplicações de um modelo de simulação que auxilie o processo de planejamento
urbano nas cidades médias de países em desenvolvimento. Nesse sentido, apesar
das semelhanças, entende-se que cada cidade possui suas próprias características
quanto à obtenção de dados, utilização de ferramentas e políticas de administração
pública. Portanto, para que o modelo proposto seja cada vez mais acessível e
confiável, são necessárias diversas atividades no sentido de aprimorá-lo e testá-lo
sob diversos aspectos. Tais atividades são perfeitamente associáveis a trabalhos
futuros, que podem ser categorizados de acordo com suas diferentes abordagens
possíveis.
94
6.3.1 Calibrações e verificações de hipóteses
O modelo proposto, assim como sua aplicação na cidade de São Carlos, foi
sugerido de forma simplificada, não tendo priorizado a verificação precisa dos
resultados obtidos. Entretanto, com o intuito de tornar o modelo mais realista, é
possível aplicá-lo de modo a comparar seus diversos dados estimados com
informações reais contabilizadas na cidade. Através de tais comparações, podem-se
identificar parâmetros mais realistas e verificar a veracidade das hipóteses adotadas.
Na aplicação apresentada, algumas verificações e calibrações foram realizadas,
porém, há espaço para muitas outras.
Algumas sugestões são: comparar os valores populacionais estimados para
as zonas de análise com os valores dos novos levantamentos censitários do IBGE;
contabilizar o número total de viagens estimadas pelo modo ônibus e comparar com
o número real de passageiros transportados; contabilizar o fluxo veicular real nas
principais vias arteriais e comparar proporcionalmente com os fluxos estimados
(levando em conta o número de passageiros por veículo); calibrar a fórmula
responsável por estimar as distâncias das viagens internas às zonas de análise
através dos dados da Pesquisa O/D; comparar as matrizes O/D geradas pelo
modelo com as matrizes geradas pelos dados da Pesquisa O/D; verificar se a
hipótese de utilizar somente as viagens de trabalho permanece válida para futuras
Pesquisas O/D.
Além disso, outras hipóteses mais realistas podem ser adicionadas ao
modelo, auxiliando ou substituindo hipóteses mais simplificadas caso isso se mostre
viável e contribua com a qualidade do modelo. Algumas dessas hipóteses poderiam
ser: distribuir as viagens pelos modos de transporte, considerando as diferentes
demandas para cada modo em cada zona de análise, ou utilizar um método de
escolha modal mais elaborado; distribuir os fluxos de viagens utilizando outros
métodos de alocação, considerando a capacidade das vias; considerar as distâncias
entre zonas através da rede viária, ao invés das distâncias em linha reta; verificar as
hipóteses de considerar outros tipos de viagens, como viagens de trabalho
específicas no setor institucional e estudos.
95
6.3.2 Aplicações com diferentes ferramentas
Outra categoria de possíveis trabalhos futuros consiste em realizar aplicações
semelhantes à aqui apresentada, porém utilizando diferentes ferramentas. Com isso,
podem-se comparar os resultados obtidos através de diferentes ferramentas ou
conjuntos de ferramentas, avaliando seus desempenhos, limitações e principais
vantagens e desvantagens. Esse processo seria útil tanto no sentido de fornecer
mais opções de ferramentas para a execução do modelo em futuras aplicações,
quanto para avaliar o desempenho do próprio modelo, observando a consistência
dos resultados e procurando possíveis erros. Dependendo das ferramentas
escolhidas, diferentes hipóteses podem ser necessárias para adequá-las aos dados
disponíveis, de acordo com suas funcionalidades e procedimentos exigidos para
executar as etapas do modelo. Um conjunto interessante de ferramentas é a
utilização de um programa SIG de interface simples e um programa de planilha
eletrônica, onde seriam desenvolvidas todas as fórmulas e procedimentos do
modelo, representando um processo trabalhoso, porém de grande relevância para o
aprimoramento do modelo.
Além de testar ferramentas disponíveis, uma das importantes sugestões
desse trabalho é utilizar as informações operacionais reunidas com a análise da
aplicação do modelo apresentada para auxiliar o processo de desenvolvimento de
novas ferramentas e programas. Com base nas necessidades e limitações
encontradas, é possível saber os pontos que precisam ser aprimorados, o que
contribui para o desenvolvimento de ferramentas adequadas ao modelo. Esse
enfoque sugere trabalhos interdisciplinares entre as áreas de planejamento urbano e
de transportes e as áreas de computação. É também interessante o
desenvolvimento de ferramentas auxiliares ao processo de planejamento, como
ferramentas para a realização de pesquisas e obtenção de dados. Um exemplo
desse tipo de ferramenta seria uma página na internet para reunir informações dos
usuários de transporte, auxiliando a verificação de tendências e avaliando a
qualidade do sistema.
6.3.3 Aplicações em diferentes cidades
Finalmente, buscando a consolidação do modelo e sua confiável e eficiente
utilização em outras cidades, sugere-se realizar aplicações como a apresentada, em
96
diferentes cidades médias de países em desenvolvimento, fazendo uso das mesmas
fontes de dados ou de fontes compatíveis e de ferramentas e programas acessíveis.
Existe também a possibilidade de testar o modelo para outros tipos de cidades,
verificando sua relevância para seus respectivos processos de planejamento urbano
e de transportes. Esse tipo de estudo, promovendo a aplicação do modelo em
diferentes cidades, representa seu enfoque mais abrangente. Ele envolve todas as
características do modelo, desde as restrições de dados e ferramentas até as
estratégias de planejamento de cada cidade, tendo impactos diretos sobre o tipo de
informações geradas e a forma de análise dos resultados.
A comparação de resultados entre cidades distintas é mais complexa devido
às possíveis diferenças tanto nas hipóteses a serem consideradas, quanto na forma
dos resultados almejados. Quanto a isso, cidades de configurações urbanas e
políticas semelhantes apresentam maiores chances de possuírem dados passíveis
de comparação. De qualquer forma, sempre que possível a análise comparativa dos
dados gerados por aplicações em duas ou mais cidades representa uma forma
importante de compreensão do modelo, agregando conhecimento sobre suas
principais variáveis e procedimentos. Esse conhecimento pode ser usado tanto para
aprimorar o modelo, quanto para fornecer parâmetros de base para cidades que não
possuam dados suficientes para calibrar determinados valores necessários, além de
auxiliar e incentivar processos de planejamento de maior qualidade.
97
Referências bibliográficas
AGYEMANG-DUAH, K.; HALL, F. L. Spatial transferability of an ordered response
model of trip generation, Transportation Research Part A: Policy and Practice, v. 31,
n. 5, 389-402, 1997.
AL-KODMANY, K. Using visualization techniques for enhancing public participation in
planning and design: process, implementation, and evaluation. Landscape Urban
Planning, v. 45, 37-45, 1999.
ANDERSON, M. D.; OLANDER, J. P. Evaluation of two trip generation techniques for
small area travel models. Journal of Urban Planning and Development, v. 128, n. 2,
77-88, 2002.
ANDERSON, M. D.; SHARFI, K.; GHOLSTON, S. E. Direct demand forecasting
model for small urban communities using multiple linear regression. Transportation
Research Record: Journal of the Transportation Research Board, v. 1981, 114-117,
2006.
BRASIL, Estatuto da Cidade, Lei 10.257 de 10 de julho de 2001, Diário Oficial
Eletrônico, 11/07/2001, p. 1, 2001.
CÂMARA, G.; SOUZA, R. C. M.; FREITAS, U. M.; GARRIDO, J. Spring: Integrating
remote sensing and GIS by object-oriented data modeling. Computers & Graphics,
v. 15, n. 6, 13-22, 1996.
CLARKE, K. C.; GAYDOS, L. J. Loose-coupling a cellular automaton model and GIS:
long-term urban growth prediction for San Francisco and Washington/Baltimore.
International Journal of Geographical Information Science, v. 12, n. 7, 699-714, 1998.
EMMELIN, L. Landscape impact analysis: a method for strategic environmental
impact analysis, In: SCHOUTE, J. F. T.; FINKE, P. A.; VEENEKLAAS, F. R.;
WOLFERT, H. P. (Eds.). Scenario Studies for the Rural Environment, Kluwer
Academic Publishers, 449-454, 1995.
EOM, J. K. Incorporating activity-based special generator data into a conventional
planning model. (PhD Dissertation), Raleigh: Graduate Faculty of North Carolina
State University, 2007.
EWING, R.; DEANNA, M.; LI, S. Land use impacts on trip generation rates,
Transportation Research Record, v. 1518, 1-7, 1996.
98
FERRAZ, A. C. P.; TORRES, I. G. E. Transporte Público Urbano. São Carlos: Rima,
2004.
HAN, Y. Synthesized through-trip models for small and medium urban areas.
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board,
v. 2077, 148-155, 2008.
HAN, Y.; STONE, J. R.; HUNTSINGER, L. F. Manual traffic allocation for small-town
networks. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research
Board, v. 1997, 24-34, 2007.
HARMS, W. B. Scenarios for nature development, In: SCHOUTE, J. F. T.; FINKE, P.
A.; VEENEKLAAS, F. R.; WOLFERT, H. P. (Eds.). Scenario Studies for the Rural
Environment, KIuwer Academic Publishers, 391-403, 1995.
HARRIS, B. Urban simulation models in regional science. Journal of Regional
Science, v. 25, 545-568, 1985.
HENSHER, D. A.; BUTTON; K. J., HAYNES, K. E. Handbook of transport geography
and spatial systems. Amsterdam: Elsevier, 2004.
HOBSBAWM, E. J. Da revolução industrial inglesa ao imperialismo. Rio de Janeiro:
Forense Universitária, 2003.
HUNT, J. D.; MILLER E. J.; KRIGER D. S. Current operational urban land-use
transport modeling frameworks, Transport Reviews, v. 25, n. 3, 329-376, 2005.
IBGE, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, Censo, 2000.
[http://www.ibge.gov.br/].
JENKS, M.; JENKS, M.; BURGESS, R. Compact cities: sustainable urban forms for
developing countries. London: E. & F. N. Spon, 2000.
JOHNSTON, R. A.; DE LA BARRA, T. Comprehensive regional modeling for long-
range planning: linking integrated urban models and geographic information systems.
Transportation Research Part A: Policy and Practice, v. 34, n. 2, 125-136, 2000.
KANAFANI, A. K. Transportation Demand Analysis. Berkeley: McGraw-Hill, 1983.
99
KAWAMOTO, E. Análise de Sistemas de Transportes. São Carlos: Universidade de
São Paulo, Escola de Engenharia de São Carlos, Departamento de Transportes,
2004. Notas de aula.
KHAN, A. M.; ARMSTRONG, J. M.; TAYLOR, S. J. Urban transportation planning
and management in a GIS environment. Journal Alam Bina, v. 9, n. 1, 109-129,
2007.
KLOSTERMAN, R. E. An introduction to the literature on large-scale models. Journal
of the American Planning Association, v. 60, n. 1, 41-44, 1994.
______ The What if? planning support system. In: BRAIL, R. K.; KLOSTERMAN, R.
E. (Eds.). Planning Support Systems: Integrating Geographic Information Systems,
Models and Visualization Tools, eds., Redlands: ESRI, 263-284, 2001.
______ A new tool for a new planning: The What if? planning support system. In:
BRAIL, R. K. (Ed.) Planning Support Systems for Cities and Regions. Cambridge:
Lincoln Institute of Land Policy, 85-99, 2008.
KLOSTERMAN, R. E.; XIE, Y. Retail impact analysis with loosely coupled GIS and a
spreadsheet. International Planning Studies, v. 2, n. 2, 175-192, 1997.
LIMA, R. S. Expansão Urbana e Acessibilidade - o caso das cidades médias
brasileiras. Dissertação (Mestrado), São Carlos: Universidade de São Paulo, Escola
de Engenharia de São Carlos, 1998.
LOPES, R. A cidade intencional: o planejamento estratégico de cidades. Rio de
Janeiro: Mauad, 1998.
MANZATO, G. C. Regiões urbanas homogêneas e oferta de transportes.
Dissertação (Mestrado), São Carlos: Universidade de São Paulo, Escola de
Engenharia de São Carlos, 2007.
MASSER, I.; CAMPBELL, H. Conditions for the effective utilization of computers in
urban planning in developing countries. Computers, Environment and Urban
Systems, v. 15, n 1-2, 55-67, 1991.
MOHAMMADIAN, A.; ZHANG, Y. Investigating Transferability of National Household
Travel Survey Data. Journal of the Transportation Research Record, v. 1993, 67-79,
2007.
100
ORLAND, B.; BUDTHIMEDHEE, K.; UUTSITALO, J. Considering virtual worlds as
representations of landscape realities and as tools for landscape planning.
Landscape Urban Planning, v. 54, 139-148, 2001.
ORTÚZAR, J. de D.; WILLUMSEN, G. Modelling transport. London: Wiley, 2006.
PREFEITURA MUNICIPAL DE SÃO CARLOS. Cadastro de novos loteamentos
aprovados ou em fase de aprovação. Arquivos eletrônicos. São Carlos, 2010.
RAIA JÚNIOR, A. A. Uma avaliação do modelo META para cálculo de custos de
transportes e seu uso na tributação de terrenos urbanos ociosos. Dissertação
(Mestrado), São Carlos: Universidade de São Paulo, Escola de Engenharia de São
Carlos, 1995.
ROCHA, G. R.; OLBRICK, M. R.; RODRIGUES DA SILVA, A. N. Relações entre
características das áreas urbanas e das linhas de transporte coletivo urbano, 16º
Congresso Brasileiro de Transporte e Trânsito, Associação Nacional de Transportes
Públicos - ANTP, 2007.
RODRIGUES DA SILVA, A. N. Sistemas de Informações Geográficas para
Planejamento de Transportes. Tese (Livre docência), São Carlos: Universidade de
São Paulo, Escola de Engenharia de São Carlos, 1998.
______ Elaboração de um banco de dados de viagem para auxílio ao
desenvolvimento de pesquisas na área de planejamento dos transportes. São
Carlos: Universidade de São Paulo, Escola de Engenharia de São Carlos, Relatório
FAPESP, Processo No 04/15843-4, 2008.
RODRIGUES DA SILVA, A. N.; ROCHA, G. R.; KLOSTERMAN, R. E. A loosely-
coupled planning support system for transportation sketch planning. International
Conference of Computers in Urban Planning and Urban Management (CUPUM),
Hong Kong, 2009.
SANTOS, M. A urbanização brasileira. São Paulo: Editora da Universidade de São
Paulo (EdUSP), 2008.
SÃO CARLOS, Plano Diretor do Município, Lei Nº 13.691/05 de 25 de Novembro de
2005, Diário Oficial do Município, São Carlos, 2005.
SCHRANK, D. L. Developing a sketch-planning technique relating economic activity
and urban mobility in small and medium-sized urban areas. College Station: The
Southwest Region University Transportation Center, Texas Transportation Institute,
The Texas A & M University System, 2004.
101
SEADE, Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados, Dados de São Carlos,
2009.
[http://www. seade.gov.br/].
SINGH, R.R. Exploiting GIS for sketch planning. 1996 ESRI International User
Conference, Palm Springs, 1996.
SMEED, R. J. The road capacity of city centers. Highway Research Records, v. 169,
Washington D. C., 22-29, 1967.
SMITH, J.; SAITO, M. Creating land-use scenarios by cluster analysis for regional
land-use and transportation sketch planning. Journal of Transportation and Statistics,
v. 4, n. 1, 39-49, 2001.
TRESS, B.; TRESS, G. Scenario visualization for participatory landscape planning - a
study from Denmark. Landscape and Urban Planning, v. 64, 161-178, 2003.
ULTRAMARI, C.; REZENDE, D. A. Planejamento estratégico e planos diretores
municipais: referenciais e bases de aplicação. Revista de Administração
Contemporânea, v. 12, n. 3, 717-739, 2008.
VASCONCELLOS, E. A. Transporte urbano nos países em desenvolvimento:
reflexões e propostas, São Paulo: Annablume, 2000.
WEGENER, M. Urban land-use transportation models. In: MCGUIRE, D.; BATTY, M.;
GOODCHILD, M. (Eds.). GIS spatial analysis and modeling. Redlands: ESRI,
203-220, 2005.
WOLLENBERG, E.; EDMUNDS, D.; BUCK, L. Using scenarios to make decisions
about the future: anticipatory learning from the adaptive co-management of
community forests. Landscape Urban Planning, v. 47, 65-77, 2000.
Livros Grátis
( http://www.livrosgratis.com.br )
Milhares de Livros para Download:
Baixar livros de Administração
Baixar livros de Agronomia
Baixar livros de Arquitetura
Baixar livros de Artes
Baixar livros de Astronomia
Baixar livros de Biologia Geral
Baixar livros de Ciência da Computação
Baixar livros de Ciência da Informação
Baixar livros de Ciência Política
Baixar livros de Ciências da Saúde
Baixar livros de Comunicação
Baixar livros do Conselho Nacional de Educação - CNE
Baixar livros de Defesa civil
Baixar livros de Direito
Baixar livros de Direitos humanos
Baixar livros de Economia
Baixar livros de Economia Doméstica
Baixar livros de Educação
Baixar livros de Educação - Trânsito
Baixar livros de Educação Física
Baixar livros de Engenharia Aeroespacial
Baixar livros de Farmácia
Baixar livros de Filosofia
Baixar livros de Física
Baixar livros de Geociências
Baixar livros de Geografia
Baixar livros de História
Baixar livros de Línguas
Baixar livros de Literatura
Baixar livros de Literatura de Cordel
Baixar livros de Literatura Infantil
Baixar livros de Matemática
Baixar livros de Medicina
Baixar livros de Medicina Veterinária
Baixar livros de Meio Ambiente
Baixar livros de Meteorologia
Baixar Monografias e TCC
Baixar livros Multidisciplinar
Baixar livros de Música
Baixar livros de Psicologia
Baixar livros de Química
Baixar livros de Saúde Coletiva
Baixar livros de Serviço Social
Baixar livros de Sociologia
Baixar livros de Teologia
Baixar livros de Trabalho
Baixar livros de Turismo
