Intersectando Geoestatística com Modelagem da Demanda por Transportes: um Levantamento Bibliográfico
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 transport...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade Federal de Uberlândia
2020-12-01
|
| Series: | Revista Brasileira de Cartografia |
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| Online Access: | http://www.seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/56467 |
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| author | Samuel de França Marques Cira Souza Pitombo |
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| description | 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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| publishDate | 2020-12-01 |
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