Métodos heurísticos de desagregação de dados de demanda por transportes através de simulação geoestatística (2019)
- Authors:
- Autor USP: LINDNER, ANABELE - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: STT
- Subjects: GEOESTATÍSTICA; PLANEJAMENTO DE TRANSPORTES; TRANSPORTE PÚBLICO; ESTUDO DE CASO
- Keywords: Análise espacial; Simulação sequencial Gaussiana; Deconvolução de semivariogramas; Escolha modal; Demanda por transportes
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Informações desagregadas de demanda por transportes são recursos essenciais ao correto planejamento urbano, especialmente no que se refere ao transporte público. Contudo, o acesso a estes dados é limitado, devido ao alto custo para coleta de pesquisas domiciliares e à confidencialidade de informações individuais. A presente tese de doutorado aborda esta problemática ao propor dois métodos heurísticos de desagregação de dados, através de simulação geoestatística. Propõe-se empregar, como um input aos procedimentos, informações com alta disponibilidade, como, por exemplo, os microdados, coletados pelo censo demográfico. A diferença principal entre os métodos é que o primeiro não necessita de valores de dados provenientes de Pesquisa Origem/Destino do município de São Paulo, área de estudo deste trabalho. Ambas as abordagens, que podem ser aplicadas a outros diferentes estudos de caso, compreendem um procedimento alternativo para deconvolução de semivariogramas, Simulação Sequencial Gaussiana e validação, considerando malhas regulares de diferentes suportes. Os mapas e métricas estatísticas gerados comprovam que é possível desagregar dados, associados a Áreas de Ponderação de Setores Censitários (Método Proposto 1 - MP1) e a Zonas de Tráfego (Método Proposto 2 - MP2), através dos procedimentos aplicados. Além disso, este trabalho apresenta contribuições metodológicas ao viabilizar: a geração de diversos cenários que reproduzam o comportamento espacial da variável; e o estudo da incerteza associada ás simulações
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2019
- Data da defesa: 19.02.2019
-
ABNT
LINDNER, Anabele. Métodos heurísticos de desagregação de dados de demanda por transportes através de simulação geoestatística. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-05042019-133552/. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Lindner, A. (2019). Métodos heurísticos de desagregação de dados de demanda por transportes através de simulação geoestatística (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-05042019-133552/ -
NLM
Lindner A. Métodos heurísticos de desagregação de dados de demanda por transportes através de simulação geoestatística [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-05042019-133552/ -
Vancouver
Lindner A. Métodos heurísticos de desagregação de dados de demanda por transportes através de simulação geoestatística [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-05042019-133552/ - Análise desagregada de dados de demanda por transportes através de modelagem geoestatística e tradicional
- Sequential Gaussian simulation as a promising tool in travel demand modeling
- A conjoint approach of spatial statistics and a traditional method for travel mode choice issues
- Proposal of a geostatistical procedure for transportation planning field
- Estimation of travel mode choice using geostatistics: a brazilian case study
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