INSTITUTO SUPERIOR TÉCNICO
UNIVERSIDADE TÉCNICA DE LISBOA
AFETAÇÃO E CALIBRAÇÃO DE UM
MODELO DE TRÁFEGO
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Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL
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ÍNDICE
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Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes. Mestrado de Planeamento e Operação de Transportes, Insituto Superior Téncico, Universidade de Lisboa. Nota do Trabalho 19 / 20. Nota Final 17 / 20

Support Technics for MSc Transport Planning and Operation, Instituto Superior Tecnico, Lisbon University. Project course grade 19 / 20. Final grade 17 / 20.

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Afetação e Calibração de um Modelo de Tráfego_Relatório

  1. 1. INSTITUTO SUPERIOR TÉCNICO UNIVERSIDADE TÉCNICA DE LISBOA AFETAÇÃO E CALIBRAÇÃO DE UM MODELO DE TRÁFEGO TRABALHO PRÁTICO N.º 2 TÉCNICAS DE APOIO AO PLANEAMENTO DE TRANSPORTES MESTRADO EM PLANEAMENTO E OPERAÇÃO DE TRANSPORTES André Ramos, aluno n.º 76819 Luís Neto, aluno n.º 74776 Professor João Abreu e Silva Lisboa, 22 de Dezembro de 2012
  2. 2. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) ÍNDICE 1. INTRODUÇÃO................................................................................................................................1 2. CONSTRUÇÃO DO MODELO .......................................................................................................2 2.1. ELEMENTOS DE REDE..............................................................................................................................................2 2.2. CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DA REDE........................................................................................................................2 2.3. PROCESSO DE MODELAÇÃO.....................................................................................................................................3 2.4. MATRIZ DE ORIGENS/DESTINOS...............................................................................................................................3 2.5. MODELOS DE AFETAÇÃO .........................................................................................................................................4 Modelo de Equilíbrio........................................................................................................................................42.5.1. Modelo Estocástico .........................................................................................................................................42.5.2. 2.6. APRESENTAÇÃO DE RESULTADOS ............................................................................................................................5 3. CALIBRAÇÃO DAS FUNÇÕES DE VOLUME-DELAY .................................................................6 4. CALIBRAÇÃO DO MODELO.......................................................................................................10 4.1. O ALGORITMO DO “TFLOWFUZZY”..........................................................................................................................10 4.2. APLICAÇÃO DAS CONTAGENS À REDE.....................................................................................................................10 4.3. FUNÇÃO DE IMPEDÂNCIA........................................................................................................................................11 4.4. AFETAÇÃO DO MODELO.........................................................................................................................................12 Iterações Iniciais............................................................................................................................................124.4.1. Iterações Seguintes.......................................................................................................................................134.4.2. Iterações Finais .............................................................................................................................................144.4.3. 5. DISCUSSÃO E CONSIDERAÇÕES FINAIS................................................................................15 5.1. ANÁLISE DAS ORIGENS E DESTINOS .......................................................................................................................15 5.2. REFERÊNCIAS FINAIS ............................................................................................................................................16 BIBLIOGRAFIA.....................................................................................................................................17
  3. 3. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 1 1. INTRODUÇÃO O presente relatório diz respeito à construção de uma rede viária interurbana utilizando um software próprio – o Visum – e à calibração do modelo de afetação dessa rede tendo por base alguns dos dados habitualmente disponíveis em estudos de tráfego. O Visum é uma ferramenta informática que permite o planeamento de uma rede de transportes rodoviários (quer para transporte privado, quer para transporte público). Este software possibilita previsões de comportamento de uma rede através de pontos de injeção do tráfego, a partir dos quais irá distribuir a procura consoante a oferta viária existente e com os destinos pré-definidos, usando a avaliação das variáveis da rede. Para este estudo, foram fornecidos alguns elementos de base:  Ficheiro do Visum com o centróide (ponto central das zonas), bem como um plano de fundo da localização da rede;  Figura com as contagens de tráfego realizadas para a hora de ponta da manhã em certos segmentos da rede, em veículos ligeiros equivalentes;  Matriz de origens e destinos prior, para ser usada na calibração;  Uma lista de valores-objetivo em termos de origens e destinos totais de cada zona, dos quais estes valores não devem diferir dos finais em mais de 10%, calculados a partir dos dados socioeconómicos das zonas de geração.
  4. 4. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 2 2. CONSTRUÇÃO DO MODELO 2.1. ELEMENTOS DE REDE Para a modelação da rede a calibrar neste projeto foram utilizados cinco elementos principais existentes no Visum:  Nós (nodes) – representam cruzamentos entre os movimentos definidos na rede;  Arcos (links) – definem as estradas, ligando os nós da rede;  Viragens (turns) – representam os movimentos possíveis em cada nó da rede;  Conetores (conectors) – elementos de ligação das zonas à rede viária;  Zonas (zones) – pontos de origem e/ou destino das viagens. 2.2. CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DA REDE Na construção do modelo de afetação foram usados alguns dos tipos de arcos já incluídos no ficheiro de zonas fornecido. Estes tipos de arcos, que se resumem na Tabela 2.1, distinguem-se pela função desempenhada, número de pistas por sentido, capacidade correspondente e a velocidade em regime livre (free flow speed – FFS). Tabela 2.1 – Tipos de arcos utilizados na modelação Tipo Descrição Capacidade (veh/h) FFS (km/h) 0 Autoestrada com 4 pistas por sentido 7000 110 1 Autoestrada com 3 pistas por sentido 6000 100 10 IC com 4 pistas por sentido 6000 90 11 IC com 3 pistas por sentido 5000 80 12 IC com 2 pistas por sentido 3500 80 21 Via Rápida (não IC) com 3 vias por sentido 4000 70 22 Via Rápida (não IC) com 2 vias por sentido 3000 70 31 Rampa de acesso com 2 pistas 1800 50 32 Rampa de acesso com 1 pista 900 50 41 Via urbana estruturante com 2 pistas por sentido 1200 50 42 Via urbana estruturante com 1 pista por sentido 600 40 44 Via urbana estruturante com 3 pistas (sentido único) 1700 50 45 Via urbana estruturante com 2 pistas (sentido único) 1300 40 46 Via urbana com 1 pista (sentido único) 700 30 51 Outra via urbana com 2 pistas por sentido 1000 50 52 Outra via urbana com 1 pistas por sentido 400 40 55 Outra via urbana com 2 pistas (sentido único) 1100 40 56 Outra via urbana com 1 pista (sentido único) 500 30
  5. 5. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 3 Na rede em estudo, foram utilizados da seguinte forma:  Autoestradas – representam os troços da A9/CREL e da A5;  IC (Itinerários Complementares) – representam os lanços do IC17/CRIL entre o nó da Buraca e o nó de Miraflores, e o IC19 entre a Buraca e a A9/CREL;  Vias Rápidas (não IC) – representam o troço da EN6-3 entre o Alto da Boa Viagem e o início da A9/CREL (nó com a A5), a EN117 (entre a Amadora e o Restelo) e a Radial de Benfica;  Rampas de acesso – tipo utilizado para representar todos os acessos às autoestradas, itinerários complementares e vias rápidas;  Vias urbanas – representam todos os restantes arcos da rede; podem ter dois sentidos ou sentido único (usados maioritariamente nas rotundas). No total, modelaram-se cerca de 213 km de rede (considerando os dois sentidos de circulação), dos quais pouco mais de 72% dizem respeito a vias urbanas ou rampas de acesso. No lanço da A9/CREL entre o Estádio do Jamor e o IC19, que é portajado em regime aberto (ou seja, com uma barreira de passagem), considerou-se o acréscimo de 0,30 € no custo da viagem (ver ponto 4.3). 2.3. PROCESSO DE MODELAÇÃO Na construção do modelo, seguiu-se um processo metódico e criterioso com a seguinte ordem:  Criação dos nós necessários nos pontos singulares (intersecções, mudanças de características da via, etc.);  Construção dos arcos da rede, atribuindo- lhe o tipo e, automaticamente, as suas características físicas; nesta modelação, admitiu-se que um arco com dois sentidos (e duas faixas de rodagem, como as autoestradas) era representado por apenas uma linha;  Construção dos conetores de ligação das zonas à rede viária, num número não excessivo que impeça a calibração desta mas num número necessário que represente fielmente, por exemplo, os acessos das zonas urbanas às estradas de acesso;  Eliminação das viragens não permitidas, nó a nó, de modo a não permitir movimentos que não existem e, consequentemente, influenciar negativamente a qualidade do modelo. Deste modo, a rede modelada cifrou-se, por fim, num total de 348 nós, 978 arcos, 88 conetores e, logicamente, 30 zonas. 2.4. MATRIZ DE ORIGENS/DESTINOS A informação contida na matriz de origens e destinos (matriz OD) define o número de utilizadores da rede que, no período em análise
  6. 6. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 4 (neste caso, na hora de ponta da manhã) efetuam na rede. As zonas constituem, por isso, unidades geradoras de viagens (procura) para a rede viária (oferta). Neste estudo, foram definidos à partida:  Zonamento – a rede é composta por 30 zonas com localização pré-definida (também por culpa das limitações da “versão estudante” do Visum);  Matriz prior – trata-se de uma matriz de origens e destinos construída parcialmente a partir de inquéritos OD e, simultaneamente, através de um modelo gravitacional. Adicionalmente, foram disponibilizados também os valores de bordadura de uma matriz-objetivo, calculados a partir de dados socioeconómicos, como a população ou o emprego de cada zona. 2.5. MODELOS DE AFETAÇÃO O Visum dispõe de um número vasto de algoritmos de afetação, alguns dos quais onde a variável tempo é também um parâmetro. Neste estudo, porém, não foram utilizados os modelos dinâmicos – assim se chamam aqueles onde o tempo é também objeto da modelação –, sendo os modelos estáticos adequados para o objetivo do trabalho. Desses, são utilizados frequentemente, nos estudos de tráfego realizados, o Modelo de Equilíbrio e o Modelo Estocástico. Modelo de Equilíbrio2.5.1. Este tipo de afetação efetua a distribuição da procura (tráfego) baseando-se no primeiro princípio de John Glen Wardrop (um analista inglês de transportes que, em 1952, publicou o seu trabalho), segundo o qual “cada condutor escolhe o seu caminho de modo a que a sua viagem dure/custe o menos possível”. Este princípio foi muito bem recebido por ser uma descrição simples mas suficientemente realista da distribuição de caminhos sujeitos a determinadas condições de tráfego. O método baseia-se, inicialmente, num modelo incremental de afetação dos dados das viagens, levando o condutor a escolher um de dois caminhos com a mesma impedância. Considera-se, por isso, que se está numa situação regida por um modelo de equilíbrio quando não é possível ao condutor diminuir o seu tempo de percurso sem intervenções exteriores sobre as quais não tem poder de decisão. Modelo Estocástico2.5.2. Ao contrário do modelo de equilíbrio, o modelo estocástico assenta numa distribuição probabilística, sendo sujeito a uma aleatoriedade que deriva, por exemplo, do hábito e das preferências de cada condutor. É claro, desta forma, que a solução do modelo estocástico não é única. Os parâmetros como o tempo e a distância são entendidos de forma subjetiva por cada condutor, sendo a combinação deste entendimento com essas preferências próprias de cada condutor que originarão escolhas que, seguindo o princípio de Wardrop, não seriam carregadas. São, então, calculados não só o caminho com menor impedância, mas também outros com impedâncias superiores que, dependendo do modelo de
  7. 7. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 5 distribuição adoptado, vão ser utilizados como alternativas. Aceita-se, por isso, que este é o modelo que traduz de forma mais fiel a realidade, uma vez que cada condutor tem a sua forma de decidir que caminho toma. É, aliás, este o modelo geralmente utilizado nos estudos de tráfego correntes, e será o modelo adotado neste estudo. 2.6. APRESENTAÇÃO DE RESULTADOS Feita a afetação, que está sujeita a número tão elevado de parâmetros e se revela extremamente sensível à sua variação, ainda que mínima, é necessário confirmar se a validação das contagens foi realmente efetuada. Podendo ser utilizadas medidas de desvio como a diferença absoluta ou a diferença relativa, a opção com “poder de decisão” recaiu, porém, sobre outra medida de desvio utilizada em engenharia de tráfego, o GEH. Este indicador, que não é mais que uma fórmula empírica desenvolvida por Geoffrey E. Havers em 1970, já provou a sua utilidade numa grande variedade de análises de tráfego, e é frequentemente usado na comparação de volumes de tráfego contados com volumes modelados por software. A expressão do GEH é a seguinte: √ ( ) Nesta fórmula, o valor de representa o volume determinado através do modelo de tráfego, e o valor efetivamente contado. Com este medida, conseguem evitar-se alguns dos defeitos que tanto a diferença absoluta como a diferença relativa possuem, estando o uso do GEH reconhecido pela Highways Agency, do Departamento de Transportes do Reino Unido. Na verificação de resultados, considera-se que um valor de GEH inferior a 5,0 indica uma boa correspondência entre o modelo e os volumes contados. De acordo com o “Design Manual for Roads and Bridges”, da Highways Agency, 85% dos volumes num modelo de tráfego devem, então, ter o GEH inferior a 5,0. Admitem-se, por isso, até 15% de valores de GEH entre 5,0 e 10,0 (embora com a ressalva de que devem ser devidamente conferidos), sendo elevada a probabilidade de existir um erro no modelo ou nos dados quando existem valores de GEH superiores a 10,0.
  8. 8. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 6 3. CALIBRAÇÃO DAS FUNÇÕES DE VOLUME-DELAY As funções de volume-delay (“volume-atraso”, em tradução literal) representam a relação entre a velocidade de um fluxo e a densidade do fluxo à medida que este aumenta. O Highway Capacity Manual 2000 (HCM2000), nos seus capítulos 12 e 13, dispõe de diversas curvas teóricas para a degradação da velocidade em função do aumento do fluxo de tráfego por pista (considerado ininterrupto), consoante se tratem de estradas suburbanas de múltiplas vias ou de autoestradas. No primeiro caso, uma vez que os condutores podem ter potenciais conflitos com tráfego de viragem, as características operacionais podem ser ligeiramente menos favoráveis do que numa autoestrada. Como indicado na Figura 3.1 (Exhibit 12-1 do HCM2000), a velocidade do tráfego numa estrada suburbana de via múltipla não é afetada pelo volume até um fluxo de cerca de 1.400 v.l.e. por hora e por pista. Figura 3.1 – Relações entre velocidade e fluxo em estradas suburbanas Fonte: HCM2000 Os fatores que afetam a FFS são os vários pontos de controlo de tráfego, o espaço de físico e as condições de tráfego. No que diz respeito às autoestradas, os mais recentes estudos indicam que a velocidade nestas é insensível ao fluxo num troço curto. Isto reflete-se na Figura 3.2 (Exhibit 13-2 do HCM2000), onde se mostra que a velocidade é constante para fluxos abaixo de 1.300 v.l.e./h/p para uma FFS de 120 km/h. Para valores mais baixos de FFS, a região para a qual a velocidade é insensível ao fluxo estende-se até taxas de fluxo mais elevadas. Para velocidades intermédias, acredita-se que as curvas podem ser definidas por interpolação.
  9. 9. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 7 Sob condições de trafego e geometria normais, as autoestradas poderão operar com capacidades até 2.400 veículos ligeiros equivalentes por hora e por pista. Esta capacidade é tipicamente encontrada em autoestradas com FFS de 120 km/h ou mais. Com o decréscimo da FFS, existe um pequeno decréscimo também na capacidade. Por exemplo, a capacidade dum segmento básico com a FFS de 90 km/h é de aproximadamente 2.250 v.l.e./h/p. Existem inúmeros fatores que afetam a FFS nas autoestradas, onde se incluem o número de vias, a largura das vias, os espaços da berma e a relação entre densidade e espaçamento entre veículos, mas também os alinhamentos horizontais e verticais, as condições de iluminação, as condições atmosféricas e o nível de restrições, embora sejam fatores mais difíceis de quantificar. Figura 3.2 – Relações entre velocidade e fluxo em autoestradas Fonte: HCM2000 O Visum apresenta mais de uma dezena de funções de volume-delay, sendo as mais frequentemente utilizadas as funções BPR (por vezes com mais do que um ramo consoante a saturação). A expressão desta função é dada por: ( ) Nesta expressão, , ou, traduzindo por palavras, a saturação representa o quociente volume/capacidade afetado de uma constante. Uma vez que e , tem-se: ( ) A expressão que se pretende obter para a calibração das curvas é, por fim, dada por: ( ( ) ) Com recurso à ferramenta Solver do Microsoft Excel®, procurou-se, com base nos gráficos apresentados anteriormente, calibrar os parâmetros a, b e c da equação, para diversos tipos de vias utilizado no modelo de tráfego.
  10. 10. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 8 Assim, em função dos tipos de vias utilizados na modelação, calibraram-se curvas para os seguintes tipos principais de vias:  BPR n.º 1 – Autoestradas (100 km/h);  BPR n.º 2 – Itinerários Complementares (80 km/h);  BPR n.º 3 – Vias Rápidas (70 km/h);  BPR n.º 4 – Estradas Urbanas (50 km/h ou inferior). Enquanto os três primeiros casos puderam ser feitos retirando valores dos gráficos apresentados, a curva para o último tipo de vias foi calibrada com base no conhecimento teórico de que, para velocidades mais baixas, o efeito do aumento do fluxo de tráfego é sentido de forma mais abrupta pelos condutores, complementando-se com as curvas utilizadas em diversos estudos da TIS.pt de modo a retirar valores da curva para a calibração de uma curva própria para este estudo. Assim, obtiveram-se as quatro curvas da Figura 3.3, com os valores de a, b e c que constam na Tabela 3.1. Figura 3.3 – Curvas volume-delay utilizadas 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 vcur/v0 V/C Autoestradas IC Vias Rápidas Vias Urbanas
  11. 11. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 9 Tabela 3.1 – Parâmetros das funções BPR utilizadas BPR Tipo a b c 1 Autoestradas 1,00 6,96 1,47 2 IC 1,00 5,21 2,02 3 Vias Rápidas 1,00 4,95 2,58 4 Vias Urbanas 1,59 1,63 1,04 De seguida, atribuíram-se estas funções de tipos de vias “gerais” aos diversos tipos de vias modelados, como se apresenta na Figura 3.4. Figura 3.4 – Funções BPR utilizadas em cada tipo de via modelado
  12. 12. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 10 4. CALIBRAÇÃO DO MODELO 4.1. O ALGORITMO DO “TFLOWFUZZY” Apesar de os modelos de afetação já adequarem, da forma mais real possível, a matriz de origens e destinos à rede modelado (caso, logicamente, esta tenha todos os parâmetros de qualidade exigíveis), o Visum dispõe de uma ferramenta adicional, denominada “TFlowFuzzy”, que possibilita a utilização das contagens de tráfego como importante auxílio na afetação. Mais concretamente, o “TFlowFuzzy” força a que o fluxo de tráfego nos arcos com contagens disponíveis, ou o total de origens e destinos da matriz, seja o mais próximo possível desses valores de que se dispõe, corrigindo cada célula que necessitar dessa matriz. A utilização desta ferramenta obriga, no entanto, a um extremo cuidado por parte do utilizador, uma vez que, para o “TFlowFuzzy”, o objetivo principal – validar esses valores – é obtido “a todo o custo”. Quer isto dizer, então, que se não for dada a indicação de uma folga máxima suficientemente limitativa e, ao mesmo tempo, se não for feito um controlo rigoroso da matriz resultante deste processo, pode dar-se uma deturpação muito grave dos resultados. 4.2. APLICAÇÃO DAS CONTAGENS À REDE Dispondo-se de dados de tráfego em 46 secções da rede viária (correspondentes a 23 pontos, com valores diferentes em cada sentido), transpuseram- se esses mesmos dados para um novo User- Defined Attribute criado para o efeito (CONT). Uma leitura mais atenta dos dados disponíveis permite constatar, no entanto, desde logo, a existência de uma incorreção nos dados fornecidos pela empresa de contagens de tráfego, possivelmente devido a um erro de georreferenciação: foram entregues contagens realizadas no prolongamento da Rua Carlos Belo de Morais, que, apesar de construída em grande parte há alguns anos, continua encerrada ao trânsito (ver Figura 4.1). Desse modo, essa contagem foi ignorada no processo de validação.
  13. 13. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 11 Figura 4.1 – Fotografia aérea do prolongamento da Rua Carlos Belo de Morais Fonte: Bing Maps A definição da folga seguiu uma lógica decrescente, começando nos 50% do valor correspondente da contagem, que foi anexado às características dos arcos através de outro atributo (FOLGACONT) 4.3. FUNÇÃO DE IMPEDÂNCIA Designa-se por impedância a medida que traduz o custo generalizado de uma viagem, podendo ser expresso em tempo, unidade monetária ou comprimento fictício, por exemplo. Assim, a impedância de uma viagem é função das impedâncias de cada um dos elementos (conectores, arcos, nós, viragens), e é calculada através de uma expressão definida pelo utilizador, que representa o inverso da utilidade que cada condutor atribui a essa viagem, escolhendo, sempre que possível, a melhor utilidade. Para o efeito, partiu-se dos seguintes valores:  Valor do tempo – é impossível, na maior parte dos casos, traduzir o real valor que o tempo tem; para o caso em análise, era dado um valor de 14,94 €/h (ou 4,15 €/s), dentro da gama de valores geralmente utilizada em estudos deste género;  Valor da distância – para o efeito, considerou-se um preço do combustível de 1,55 €/l e um consumo médio dos veículos de 6,5 l/100 km, o que se traduz num custo de 0,10075 €/km; não se considerou, contudo, os restantes atributos do custo operacional do veículo (desgaste, manutenção, etc.);  Portagem – apenas um troço da rede modelada tem cobrança de portagem, e este valor é inserido diretamente como característica do arco em questão; foi considerado principalmente porque se trata de um dos fatores que têm grande influência na escolha de caminhos.
  14. 14. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 12 Conhecidas as variáveis que fazem o condutor decidir o caminho a tomar, é necessário colocá-las na mesma unidade, de forma a representarem um valor concreto que possa ser utilizado como objeto de comparação pelo software no momento de distribuir os condutores pela rede. Como tal, e uma vez que se usaram valores unitários por segundo e por metro, utilizou-se um fator de escala para que o Visum entenda os valores atribuídos como realmente significativos no momento de calcular as impedâncias de cada caminho. A função de impedância apresenta-se na Figura 4.2. Figura 4.2 – Valores utilizados na função de impedância 4.4. AFETAÇÃO DO MODELO Iterações Iniciais4.4.1. A partir das contagens disponíveis, correu-se o modelo de afetação, seguindo sempre o mesmo processo (que se apresenta na Figura 4.3):  Início da afetação;  Abertura da matriz (inicialmente a matriz prior);  Afetação com recurso ao modelo estocástico;  Corrida do algoritmo “TFlowFuzzy”;  Armazenamento e carregamento da nova matriz calibrada;  Nova afetação com recurso ao modelo estocástico;  Armazenamento de segurança da matriz calibrada. Figura 4.3 – Processo iterativo de afetação O “TFlowFuzzy”, como se referiu, foi realizado tendo como base as contagens na rede viária, através dos dois atributos criados (CONT e FOLGACONT) – vide Figura 4.4.
  15. 15. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 13 Figura 4.4 – Janela de definições do “TFlowFuzzy” A primeira afetação (com 50% de folga face às contagens, como se referiu), resultou em GEH superiores a 10 em 23% das secções a confirmar (vide Tabela 4.1), entre as quais a secção da A5 na zona de Monsanto (sentido Lisboa > Cascais) e EN117 no Restelo (sentido Restelo > Amadora), com valores acima de 30,0. Tabela 4.1 – Resultados dos GEH (iteração com 50% de folga) GEH Número de observações < 5 21 5-10 13 > 10 10 Desse modo, foi necessário “apertar” a folga, partindo agora da nova matriz já “massajada” pela primeira corrida do algoritmo. Iterações Seguintes4.4.2. O processo de calibração é, portanto, um processo iterativo na tentativa de achar a melhor matriz que se ajuste aos dados de tráfego disponíveis. Neste processo, foram realizadas diversas afetações consecutivas (seguindo sempre os passos descritos no ponto anterior), considerando, sucessivamente, reduções da folga e afetações. No entanto, assim que se tentou a corrida do algoritmo do “TFlowFuzzy” com uma folga de apenas 20%, não se conseguiu convergência, tendo-se ficado pelos 30%, numa solução que, ainda assim, não se considerou suficiente satisfatória (vide Tabela 4.2). Tabela 4.2 – Resultados dos GEH (iteração com 30% de folga) GEH Número de observações < 5 27 5-10 10 > 10 17 Dado que o processo parte sempre de matrizes sucessivamente “massajadas”, tentou-se correr uma vez mais o algoritmo com a folga de 30%, não se tendo tido sucesso nesta nova afetação. A evidência de que os dados de base pudessem estar por detrás dos erros obtidos tornou-se ainda mais clara com a perceção de que estes ocorriam genericamente nos mesmos locais. Uma vez que o Visum segue uma lógica de “garbage in garbage out”, com dados pouco coerentes de tráfego dificilmente se conseguirão resultados satisfatórios e realistas. Assim, a opção passou por eliminar os valores de tráfego que nas várias iterações do processo não
  16. 16. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 14 convergiram para os valores pretendidos, nomeadamente:  A5 Miraflores (Cascais > Lisboa);  A5 Monsanto (ambos os sentidos);  A5 Lisboa (Lisboa > Cascais);  CRIL (Algés > Benfica, junto à EN117);  Rua da Mina Grande, em Carnaxide (ambos os sentidos). Estas diferenças podem explicar-se, por exemplo, por diferentes fontes ou rigor dos dados: nos lanços da A5 em causa, a Brisa não dispõe de contagens automáticas (por não serem troços portajados), mas sim de estimativas. Iterações Finais4.4.3. Uma vez considerados apenas os dados de tráfego que se julgam ter maior fiabilidade, correu-se novamente o processo iterativo, tendo como base uma folga inicial de 50%. Desta feita, a convergência progressiva com folgas sucessivas de 40%, 30%, 20%, 10%, 5% e ainda 3% resultou num ajustamento às contagens cada vez mais robusto, como demonstra a Tabela 4.3. Tabela 4.3 – Resultados dos GEH (iteração com 3% de folga após eliminação dos dados sem fiabilidade) GEH Número de observações < 5 36 5-10 1 > 10 0 Os resultados pormenorizados das afetações efetuadas são apresentados no ficheiro Excel® em anexo. Por sua vez, uma imagem da rede afetada com a matriz calibrada é apresentada em anexo neste relatório.
  17. 17. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 15 5. DISCUSSÃO E CONSIDERAÇÕES FINAIS 5.1. ANÁLISE DAS ORIGENS E DESTINOS Além de se pretender obter a matriz calibrada com base nas contagens de tráfego dos arcos, era igualmente objetivo fazer os valores totais de origens e destinos dessa nova matriz coincidirem com os valores-objetivo fornecidos. A perceção inicial e que foi posteriormente confirmada era de que essa tarefa seria extremamente difícil, senão impossível, pelos seguintes motivos:  Os dados fornecidos de origens e destinos somavam, no total das 30 zonas, valores totalmente distintos – cerca de 52.000 origens e 150.000 destinos – por si só, isto constitui uma incoerência muito flagrante, uma vez que a bordadura da matriz teria, necessariamente, de ser simétrica;  Os valores apresentados contradizem o senso comum relativamente à zona em estudo e ao seu comportamento na hora de ponta da manhã: por exemplo, a zona 29 (IC19 entre Queluz e Cacém) tem, segundo os valores-objetivo, quase 3 vezes mais destinos que origens, quando é sobejamente conhecido o apelido de “estrada mais congestionada da Europa” atribuído ao IC19 pelas longas filas de espera em direção a Lisboa nas manhãs dos dias úteis – estas incoerências de valores repetem-se em zonas como a CREL e A5, entre outras;  As capacidades instaladas nunca permitiriam volumes de tráfego na ordem dos 16.000 veículos por hora, como os valores-objetivo indicam; para tal, seria necessária uma autoestrada com uma faixa de rodagem com 7 pistas por sentido. Deste modo, julga-se que a estimação dos valores totais de origens e destinos deverá ter partido de um cálculo incorreto associado a um modelo gravitacional pouco robusto. Por outro lado, diferentes definições das zonas no momento do cálculo da sua bordadura e no momento da modelação poderão originar diferentes valores de procura. Assim, comparando a matriz calibrada com os objetivos, tem-se uma coincidência bastante forte no caso das origens mas quase nenhuma correspondência no caso dos destinos – como se referiu, este facto não é preocupante, dado a pouca consistência desses resultados. Analogamente, por aferição da coerência dos valores de origens e destinos da matriz calibrada, tem-se que, à luz do conhecimento geral, todas as zonas apresentam valores de origem e destino que se afiguram coerentes, à exceção da zona 30 (por senso comum, o sentido de origem de Cascais pela A5 deveria ser superior ao sentido de destino na hora de ponta da manhã).
  18. 18. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 16 5.2. REFERÊNCIAS FINAIS A modelação é uma tarefa extremamente complexa e que exige uma precisão imensa sob pena de se traduzir em resultados pouco consistentes, e numa futura “busca de erros” incessante e pouco produtiva. Ainda assim, exigem-se neste processo de modelação algumas simplificações, além de se estar, neste caso, perante as inerentes limitações à “versão estudante” do Visum:  Como já se referiu, considerou-se que todos os arcos com todos sentidos são representados por apenas uma linha; sendo verdade que esta simplificação pode ter pouca influência, há que lembrar que a faixa de rodagem de uma autoestrada pode ter mais de 20 metros de largura, o que originará resultados diferentes caso se considerem duas faixas de rodagem independentes;  A “versão estudante” apenas permite 30 zonas de modelação, entre outras limitações práticas que não influenciaram o decorrer do trabalho (à exceção, talvez, da exigência de reiniciar o programa a cada 45 minutos) – caso se utilizasse a versão profissional do software, possivelmente alguns dos erros de agregação ou simplificação originados poderiam maximizar a qualidade do modelo. Existem ainda diversos fatores que podem contribuir para uma menor qualidade do modelo construído, nomeadamente:  A ausência de coerência das contagens utilizadas para a sua calibração, que pode decorrer da fonte destas ou, noutros casos, do facto de corresponderem a períodos diferentes (dias ou mesmo semanas distintas);  A modelação foi efetuada em veículos ligeiros equivalentes em detrimento de afetações isoladas de veículos ligeiros e pesados, que exigiriam corridas do modelo estocástico e do “TFlowFuzzy” individuais, tal como funções impedância e de volume-delay independentes;  Considera-se que uma única matriz origem/destino é representativa de um período, quando é reconhecida a variabilidade temporal e espacial da procura. O aumento do tráfego e uma cada vez maior exigência dos cidadãos na melhoria da qualidade de vida criou uma necessidade crescente em realizar estudos de tráfego, bem como do investimento no planeamento de transportes, o projeto de infraestruturas de transportes, a gestão e o controlo do tráfego, os transportes públicos, a segurança rodoviária, os planos de circulação, o impacte ambiental, etc.. Reveste-se, por isso, de extrema importância a compreensão e manuseamento das ferramentas disponíveis para modelação da situação existente e de propostas futuras, o que se pode considerar como alcançado neste trabalho como era, desde logo, seu objetivo.
  19. 19. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) 17 BIBLIOGRAFIA Dissertações e Estudos  Vasconcelos, António Luís Pimentel, “Modelos de Atribuição/Simulação de Tráfego: o Impacto na Qualidade dos Resultados de Erros no Processo de Modelação”, dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Urbana, FCT-UC, 2004  Ramos, André Filipe Ferreira, “Proposta de Medidas para Melhoria da Mobilidade em Transporte Rodoviário Urbano – o Caso do Barreiro”, dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil, FCT-UNL, 2008  “Modelo de Planeamento de Transportes do Sistema de Mobilidade do Mondego – Relatório do Volume 1 (Conceção e Resultados)”, TIS.pt, 2011 Publicações e Aulas  “Highway Capacity Manual 2000”, Transportation Research Board  Abreu e Silva, J., Slides das aulas teóricas de Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes, IST, 2012  Moura, Filipe, Slides das aulas teóricas/práticas de Engenharia de Tráfego Rodoviário, IST, 2012
  20. 20. Técnicas de Apoio ao Planeamento de Transportes – MPOT IST-UTL André Ramos (n.º 76819) / Luís Neto (n.º 74776) ANEXO – REDE MODELADA COM MATRIZ CALIBRADA

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