Intersectando Geoestatística com Modelagem da Demanda por Transportes: um Levantamento Bibliográfico

Autor: Samuel de França Marques, Cira Souza Pitombo
Jazyk: English<br />Portuguese
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Revista Brasileira de Cartografia, Vol 72, Pp 1004-1027 (2020)
Druh dokumentu: article
ISSN: 0560-4613
1808-0936
DOI: 10.14393/rbcv72nespecial50anos-56467
Popis: O planejamento de transportes depende da modelagem de variáveis que, em função de usualmente exigirem recursos elevados para a sua coleta, dispõem de uma amostragem limitada. Entretanto, uma vez que apresentam dependência espacial, a utilização da Geoestatística na modelagem da demanda por transportes se mostrou bastante conveniente, já que esse ferramental permite a obtenção de estimativas em locais não amostrados. Nesse contexto, a linha de pesquisa voltada a aplicações da Geoestatística na previsão da demanda por transportes se dá no âmbito de três das quatro etapas do modelo sequencial de planejamento (geração de viagens, escolha modal e alocação de fluxo), abrangendo trabalhos que podem ser divididos conforme o suporte, ou escala geográfica adotada, e tipo de modelo utilizado. Dessa forma, no intuito de estabelecer o estado da arte dessa linha de pesquisa, o presente trabalho propôs o levantamento e discussão de estudos no âmbito de zonas de tráfego, áreas regulares, segmentos viários, estações de metrô, pontos de parada, trechos de linha de ônibus e domicílios/indivíduos, os quais se valeram dos interpoladores geoestatísticos Krigagem Simples, Ordinária, Indicativa, Universal e Espaço-temporal, além de Simulação Sequencial Gaussiana. A análise detalhada dos trabalhos permitiu a identificação de lacunas de pesquisa nas etapas de validação dos modelos, comparação com outras abordagens espaciais e não espaciais, utilização de distâncias em rede, aplicações da Krigagem Universal (KU) a variáveis de escolha modal e seleção de preditores para a KU. Atenção especial deverá ser dada à Simulação Sequencial Gaussiana e à Krigagem Espaço-temporal, modelos que devem ditar a evolução da linha de pesquisa nos próximos anos.
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