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1. Transporte público por ônibus e
Covid-19
Análise dos dados observados
Setembro,2020.

2. DISCUSSÃO
Pode-se afirmar que o uso do transporte público por
ônibus está diretamente relacionado ao número de
casos confirmados de Covid-19?

3. DADOS COLETADOS
> Viagens realizadas por passageiros no transporte público por ônibus
> Registros de casos confirmados de Covid-19
> 15 sistemas de transporte público por ônibus
> 171 cidades atendidas
> 325 milhões de viagens realizadas/mês ou 13 milhões de viagens realizadas/dia (32,5% do total de viagens
realizadas em todo o país)
> 17 semanas epidemiológicas (29 de março até 25 de julho de 2020
ABRANGÊNCIA

4. DADOS COLETADOS – EXEMPLO
FORTALEZA-CE (Municipal)
Fortaleza-CE (Municipal): evolução das viagens realizadas por passageiros e dos casos confirmados da COVID-19 (14ª até 30ª semana epidemiológica)

5. DADOS COLETADOS -EXEMPLO
CURITIBA-PR (Municipal)
Curitiba-PR (Municipal): evolução das viagens realizadas por passageiros e dos casos confirmados da COVID-19 (14ª até 30ª semana epidemiológica)

6. ANÁLISE– EXEMPLO
FORTALEZA-CE (Municipal)
Fortaleza-CE (Municipal): evolução das viagens realizadas por passageiros e dos casos confirmados +7 DIAS da COVID-19

7. ANÁLISE - EXEMPLO
CURITIBA-PR (Municipal)
Curitiba-PR (Municipal): evolução das viagens realizadas por passageiros e dos casos confirmados +7 DIAS da COVID-19

8. ANÁLISE PADRÕES IDENTIFICADOS
GRUPO 1 GRUPO 2
1. Belo Horizonte-MG (Municipal)
2. Belo Horizonte-MG (Intermunicipal metropolitano)
3. Curitiba-PR (Municipal)
4. Curitiba-PR (Intermunicipal metropolitano)
5. Goiânia-GO (Municipal e intermunicipal
metropolitano)
6. Natal-RN (Municipal)
7. Porto Alegre-RS (Intermunicipal metropolitano)
8. Vitória-ES (Municipal)
1. Belém-PA (Municipal e intermunicipal metropolitano)
2. Fortaleza-CE (Municipal)
3. Macapá-AP (Municipal)
4. Recife-PE (Municipal e intermunicipal metropolitano)
5. Rio de Janeiro-RJ (Municipal)
6. Rio de Janeiro-RJ (Intermunicipal metropolitano)
7. Teresina-PI (Municipal)

9. ANÁLISE PADRÕES IDENTIFICADOS
GRUPO 1 GRUPO 2
o Quantidade de viagens realizadas
sem significativas oscilações ao
longo do período.
o Picos de total de casos
confirmados foram verificados
somente nas últimas semanas
epidemiológicas.
o Os sistemas de transporte
apresentaram oscilações no nível
de utilização.
o Períodos com baixa utilização do
transporte público por ônibus
verificados simultaneamente com
os picos de registros de casos
confirmados.

10. ANÁLISE – COEFICIENTE DE PEARSON
O QUE É?
O QUE SIGNIFICA?
Grau de correlação e sua direção, se positiva ou negativa, entre duas variáveis.
Valores apenas entre -1 e 1.
o Pearson = 1: significa que existe uma correção perfeita positiva entre duas variáveis. Se uma aumenta, a outra também aumenta.
o Pearson = -1: significa que existe uma correção perfeita negativa entre duas variáveis. Se uma aumenta, a outra diminui.
o Pearson = 0: significa que duas variáveis não dependem linearmente uma da outra.
Veja:
o 0.9 para mais ou para menos indica uma correlação muito forte.
o 0.7 a 0.9 positivo ou negativo indica uma correlação forte.
o 0.5 a 0.7 positivo ou negativo indica uma correlação moderada.
o 0.3 a 0.5 positivo ou negativo indica uma correlação fraca.
o 0 a 0.3 positivo ou negativo indica uma correlação desprezível.

11. ANÁLISE GRUPO 1 – DISPERSÃO (EXEMPLO)
BELO HORIZONTE (Municipal)
PEARSON = 0,09799
Belo Horizonte-MG (Municipal): dispersão das variações percentuais das viagens realizadas por passageiros e dos casos confirmados de COVID-19

12. ANÁLISE GRUPO 1 – DISPERSÃO (GERAL)
GRUPO 1
o Coeficiente de Pearson: Grupo 1 baixíssima correlação entre as variáveis;
o Nenhum dos sistemas o coeficiente de Pearson é superior a +/-0,50;
o62ocorrências do conjunto aumento da demanda-redução dos casos e redução da demanda-aumento dos casos. Esse
número de ocorrências é superior àquele observado para o padrão aumento de demanda-aumento dos casos.

13. ANÁLISE GRUPO 2 – DISPERSÃO (EXEMPLO)
RECIFE-PE (Mun. e interm. metrop.)
PEARSON = 0,005525
Recife-PE (Mun. e interm. metropolitano): dispersão das variações percentuais das viagens realizadas por passageiros e dos casos confirmados de COVID-19

14. ANÁLISE DISPERSÃO – GRUPO 2 (GERAL)
GRUPO 2
o Coeficiente de Pearson: Grupo 2 baixíssima correlação entre as variáveis;
o Nenhum dos sistemas o coeficiente de Pearson é superior a +/-0,50;
o76 ocorrências do conjunto aumento da demanda-redução dos casos e redução da demanda-aumento dos casos. Esse
número de ocorrências é superior àquele observado para o padrão aumento de demanda-aumento dos casos.

15. CONCLUSÕES
1. Suposta ligação entre o uso do transporte coletivo e o aumento dos registros
de casos de COVID-19 não pode ser comprovada;
2. Existe o risco de contágio da COVID-19 no transporte público como em
qualquer outro ambiente (supermercados, restaurantes, escritórios, etc.);
3. Estudos científicos existentes sobre propagação de vírus apontam para
existência de variedade dos padrões de contágio e um alto nível de
heterogeneidade entre eles;

16. CONCLUSÕES
4. Risco de contágio da COVID-19 pode ser substancialmente reduzido caso sejam adotadas medidas
preventivas:
o Uso de máscaras
o Limpeza diária dos veículos
o Controle de pessoas assintomáticas
o Aumento dos níveis de ventilação
5. Outras medidas viabilizadas pelo poder público:
o Plano de retomada de atividades
o Gestão da demanda/Escalonamento das atividades laborais
o Promoção de iniciativas de distanciamento social
o Medidas de higienização
o Campanhas informativas e de conscientização

17. OBRIGADO!
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(61) 2103-9293