MODELO DE ANÁLISE DAS ACESSIBILIDADES RODOVIÁRIAS DE MOÇAMBIQUE

Modelo de Análise de Acessibilidades para apoio ao
Planeamento e Gestão Rodoviária em Portugal
Paulo Matos Martins – GuITTS/CEECGuITTS
Paulo Matos Martins(*), ISEL
Vidhia Govan, ISEL
(*) paulo.martins@dec.isel.pt
MODELO DE
ANÁLISE DAS
ACESSIBILIDADES
RODOVIÁRIAS DE
MOÇAMBIQUE

ESTRUTURA DA APRESENTAÇÃO
 Introdução
 Metodologias de Medição da Acessibilidade Regional
 Caraterização da Rede Rodoviária de Moçambique
 Construção do Modelo da Rede Rodoviária
 Exemplos de cálculo de Indicadores de Acessibilidade
 Conclusões

INTRODUÇÃO
 País com potencial para grande
desenvolvimento socioeconómico;
 Necessidade de garantir acessibilidades com
níveis de qualidade ajustado ao
desenvolvimento futuro;
 Elaborar um projecto inovador e útil;
 Criar um modelo em SIG para o planeamento
de transportes e análise de acessibilidades.
Instrumentos de Apoio
ao Planeamento
Estratégico
Análise de
Acessibilidades
Tecnologias de
geoprocessamento
Ferramentas SIG

METODOLOGIAS DE MEDIÇÃO DA ACESSIBILIDADE REGIONAL
Accessibilitas, do latim, – qualidade de ser acessível,
facilidade na aproximação ou obtençãoAcessibilidade
Indicadores de Acessibilidade
Definem os níveis de equidade e
competitividade das cidades e regiões.

CARATERIZAÇÃO DA REDE RODOVIÁRIA MOÇAMBICANA
Região Província Capital
Norte
Niassa Lichinga
Cabo Delgado Pemba
Nampula Nampula
Centro
Zambézia Quelimane
Tete Tete
Manica Chimoio
Sofala Beira
Sul
Inhambane Inhambane
Gaza Xai Xai
Maputo Matola
Rede de Estradas Classificadas de Moçambique (ANE)
 30.000 km de estradas;
 Apenas 20% estão pavimentadas;
 Existe um número não conhecido de
estradas não classificadas (estradas
urbanas e distritais);
 Programas de Reabilitação e Manutenção
(1997-2007) Redução de 77% para 8%
de estradas intransitáveis. Aumento de 7%
para 69% de estradas em condições boas
e razoáveis.

CONSTRUÇÃO DO MODELO DA REDE RODOVIÁRIA
Processo para a Construção do Modelo da Rede Rodoviária:
1º Recolha de
Dados -
Inventários
2º Topologia
3º Correção de
Arcos
4º Calibração fina
da rede com base
na Velocidade

 Dados do CENACARTA (Centro Nacional de
Cartografia e Teledeteção ).
 Dados da ANE (Administração Nacional de
Estradas )
Fonte:ANE,(2007
-2010)
Fonte:CENACARTA,(1996-
1999)

Processo para a Construção do Modelo da Rede Rodoviária:
1º Recolha de
Dados -
Inventários
2º Topologia
3º Correção de
Arcos
4º Calibração fina
da rede com base
na Velocidade

Topologia
Lógicamatemáticaqueum computadoraplica
paraidentificar asrelaçõesentreruas que se
intersectameterrenosadjacentes,vistosem
planta
 Nos SIG – para garantir a
integridade dos dados é
importante utilizar regras
topológicas;
 A Topologia  garante a
qualidade dos dados e permite a
execução de algumas funções de
análise espacial;
 Modelo de dados topológicos
representa os objectos espaciais
 grafo composto por nós e arcos.
Regras Utilizadas para a
correcçãodos erros:
 Must not have dangles;
Must not have pseudos;
Must not overlap

 Barra de Ferramentas Topology – do ArcMap
 Correcçãodos Arcos Sobrepostos
 Correcçãodo Entrecruzamento de Arcos
 Aspecto final da Rede,
após a correcção
 Exemplos de Erros detectados

Encontrados erros no percurso de
certos arcos !!!!
Solução
PercorrerMoçambique (ArcGIS Base
Maps + Google Earth).
Troços mais simples – corrigir
directamente no ArcGIS.
Troços mais complexos - exportar
partedos arcos para o Arc Map e
ajustar e corrigiros dados ANE.
 Rede ANE 1.461 arcos ( 33.794 km de vias)

 Exemplo – Estradas Primárias
 Correcção de Arcos com o Editor (Ferramenta do ArcGis)
 Exemplo de Correcção para a N4 (Maputo - Ressano Garcia)

Rede Rodoviária Arcos
Paved Type
(Tipo de Pavimento)
Condições das
Estradas
Hierarquia
Característicasdos
Arcos
 Criação de Routes
(Percursos) - Network
Analyst;
 Verificação dos tempos de
percurso;
 Percursos continuavam com
tempos elevados e
desadequados da realidade
Calibração
finada
redecom
base na
Velocidade

 Resolução das Discrepâncias
Condições/ Tipo de Pavimento Boas Razoáveis Fracas Má Intransitáveis
TerraBatida 40 45 30 20 -
Saibro arenoso 55 50 40 30 -
Pavimentada 80 70 60 40 -
Desconhecido - - - - -
Pavimento Velocidades Condições Velocidades Pavimento Condições Velocidades
Condições/ Tipo de Pavimento Boas Razoáveis Fracas Má Intransitáveis
TerraBatida 40 45 30 20 -
Saibro arenoso 55 50 40 30 -
Pavimentada 80 70 60 40 -
Desconhecido - - - - -
Pavimento Velocidades Condições Velocidades Pavimento Condições Velocidades
Paved 75 Boas 75 Boas 75
Gravel 65 Razoáveis 75 Razoáveis 75
Earth 55 Fracas 65 Fracas 70
Ferry 60 Má 55 Má 65
Desconhecido 50 Intransitáveis 50 Intransitáveis 62,5
Estradas
Primárias
Estradas
Primárias
Estradas
Primárias
Combinação com
pav./cond.
Paved

EXEMPLOS DE CÁLCULO DE INDICADORES DE ACESSIBILIDADE
Indicadores de
Separação Espacial
Indicadores de
Oportunidades
Indicador de
Sinuosidade
Velocidade
Equivalente Reta
Medição da Acessibilidade
Demográfica
Medição da Acessibilidade
Económica
Indicador de
Acessibilidade
Demográfica
Tempo Médio
Ponderado
Indicador de
Gutierrez e
Urbano
Indicador de
Acessibilidade
Económica
Tempo Médio
Ponderado
Indicador de
Gutierrez e
Urbano
Indicador Glocal
Agregado
Indicador Glocal
Agregado

Indicadores de Separação Espacial - exemplo
Exemplo de ligação de Maputo a 4 Capitais
VER (Km/h) ISméd.
Xai -Xai 53 1,30
Beira 46 1,34
Lichinga 49 1,47
Pemba 52 1,36
 Exemplos de Indicador de Sinuosidade (IS) e Velocidade Equivalente Reta (VER)
j,i
j,i
j,i
j,i V
t
L
VER 
1
j,i
j,i
j,i
L
S
IS

Indicadores de Oportunidade – exemplo de análise demográfica
Indicador de Acessibilidade Demográfica
Área
População
Dens
Distrito
Distrito
Pop
.
ÁreaDensidadePopulação Pop 

Indicador de Acessibilidade Económica
Área
PIB
Dens
ovíncia
percapita
PIB
População
Pr


26.293
38.331
29.815
20.634
12.755
7.962
35.108
0
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
0 - 60 60 - 120 120 - 180 180 - 240 240 -360 360 - 480 480 - 960
PIB(109MT)
Intervalos de Tempo (minutos)
Distribuição do PIB -Província Maputo
Indicadores de Oportunidade – exemplo de análise económica com base no PIB

 Modelo de Rede  Dados fornecidos pela ANE;
 Calibração  inquéritos informais em Moçambique, (entrevistas com técnicos da
ANE);
 Análise de Acessibilidade Genéricas  Objetivo global: testes;
 Ferramenta importante  Planeamento Estratégico dos Transportes e das
Acessibilidades ao Equipamentos Sociais e Indústrias em Moçambique;
 Bom exemplo de “cooperação Norte-Sul” a custos reduzidos  modelo criado está
ao dispor das Autoridades Moçambicanas.
PRNCIPAIS CONCLUSÕES

Paulo Matos Martins
paulo.martins@dec.isel.pt
Visite-nos em:
www.guittsisel.com

 Grande Parte da População vive no meio rural 
80% de atividade económica e emprego no meio rural
Um terço da população é urbana – País menos
urbanizado do mundo.
km2 % km2 %
129.405 16 1.170.783 6
78.009 10 1.606.568 8
78.300 10 4.005.639 20
103.009 13 3.849.455 19
100.872 13 1.783.967 9
62.393 8 1.412.248 7
67.758 9 1.642.920 8
68.778 9 1.271.818 6
75.472 10 1.228.514 6
23.661 3 2.300.524 11
787.657 100 20.272.436 100 26
18
23
24
18
16
97
Superfície População Densidade
(hab/km2
)
9
21
51
37
Manica
Sofala
Inhambane
Gaza
Maputo
Total
Província
Niassa
Cabo Delgado
Nampula
Zambézia
Tete
 Principal Atividade Económica - Agricultura;
 Agricultura  26% no PIB, 80% do emprego;
 Baixa Produtividade  Escassez da água;
 Principais Produtos  tabaco, cana-de-açúcar,
chá e castanha de cajú;
 Economia Moçambicana cresceu  8,4%, 1º
Quadrimestre de 2011
 Transportes, comunicações, serviços financeiros
 Crescimento Económico
Caraterização Socioeconómica: Caraterização Sociodemográfica:

 Tempo Médio Ponderado a partir das Capitais de Província

 

População
Populaçãot
PonderadoTempoMédio
médio
347
389 420
508 509 511
557 569 580
615
0
100
200
300
400
500
600
700
Matola Xai - Xai Nampula Inhambane Quelimane Pemba Tete Chimoio Beira Lichinga
TempoMédioPonderado
(minutos)
Capitais

Província Capital
SOFALA Beira
Manica Chimoio
Inhambane Inhambane
Niassa Lichinga
Maputo Matola
Nampula Nampula
Cabo Delgado Pemba
Zambézia Quelimane
Tete Tete
Gaza Xai - Xai
33,78
21,03
31,65
22,53
19,39
IndicadorAgregado
27,07
29,31
18,01
19,66
17,83
 Indicador Global Agregado (IGA)
PonderadoTempoMédio
População
IGA

17,83 18,01 19,39 19,66 21,03 22,53
27,07 29,31 31,65 33,78
0
10
20
30
40
IndicadorAgregado
Capitais

 Rácios e outras comparações entre IAG´s:
 Oscilações em torno da média:
 Rácios e outras comparações entre IGA´s

 Indicador Gutierrez e Urbano

 
 N
j
j
N
j
jij
i
População
tPopulação
A
,
545 589 621 662 670
843 860 931 972
1.065
0
200
400
600
800
1000
1200
IndicadorG&U
Capitais

 Comparação entre o Indicador Gutierrez e Urbano e TMP
 Tempo Médio Ponderado
Tempo máximo de viagem até 16horas  960
minutos
 Indicador de Gutierrez
Recalcular o Indicador Restrição nos Tempos de
Viagem 16horas  960 minutos
Sofala Beira 580,40 549,69
Manica Chimoio 569,65 539,58
Inhambane Inhambane 508,49 580,14
Niassa Lichinga 615,08 585,22
Maputo Matola 347,31 443,98
Nampula Nampula 420,59 433,48
Cabo Delgado Pemba 511,35 515,11
Zambézia Quelimane 509,62 418,27
Tete Tete 557,16 504,28
Gaza Xai - Xai 389,75 371,92
CapitalProvíncia
Tempo Médio
Ponderado
Indicador de
Gutierrez e Urbano

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