Freeway level of service criteria based on travelers perception (2022)
- Authors:
- Autor USP: PIVA, FERNANDO JOSÉ - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: STT
- DOI: 10.11606/T.18.2022.tde-10012023-155328
- Subjects: OPERAÇÕES DE TRANSPORTES; RODOVIAS; SERVIÇO AO CLIENTE
- Keywords: Microssimulação; Nível de serviço; Operações de rodovias de pista dupla; Percepção do usuário; Pesquisas online
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: As classificações de nível de serviço (NS) das condições operacionais de tráfego realizam um papel importante nas decisões de financiamento da melhoria das estradas. Consequentemente, é essencial que a percepção do usuário no NS seja consistente com os valores determinados por meio de uma análise do tráfego. Caso contrário, a confiança nas decisões apropriadas de financiamento das agências públicas de transporte podem ser prejudicadas. Pesquisas que medem a percepção dos usuários sobre as condições operacionais do tráfego é um campo relativamente novo e os métodos para obter esses dados ainda estão sendo desenvolvidos. Os métodos usados para coletar a percepção dos usuários em estudos anteriores incluem entrevistas com motoristas em paradas de descanso, grupos focais e avaliação de vídeos gravados do ponto de vista do motorista. Esses vídeos são gravados em estradas reais para maior realismo, mas a captura de todas as condições de tráfego em tempo hábil é seu maior problema. Outro desafio que os métodos encontrados na literatura enfrentam é coletar uma amostra suficientemente grande de respostas. Esta dissertação descreve um método para coletar a percepção dos usuários na qualidade da viagem, suprindo as limitações dos estudos anteriores. Utilizou-se a combinação de vídeos realistas tridimensionais do fluxo de tráfego e uma pesquisa online para alcançar muitas pessoas. O uso de software de simulação de tráfego fornece controle total das características do tráfego e darodovia, além de permitir a criação de animações realistas geradas por computador em todas as condições de operação de maneira rápida, eficiente e econômica. Além disso, os softwares de microssimulação modernos são capazes de gravar vídeos do ponto de vista do motorista, o que provavelmente obterá coleta da percepção dos participantes mais precisas do que uma visão aérea. Foram apresentados a criação do ambiente para produzir uma visão realista do interior do veículo e um método automatizado para escolher um veículo representativo do fluxo de tráfego. As percepções dos motoristas sobre a qualidade das viagens apresentados nos vídeos são obtidas convidando participantes a responder a uma pesquisa online. Nessa pesquisa, os participantes assistem a um conjunto de vídeos que representam viagens em rodovias sob desejadas condições de tráfego e avaliam cada viagem usando uma escala visual analógica que varia de 0 a 100. Essa avaliação dos usuários são então discretizadas no número desejado de níveis de serviços usando análise de cluster e os limites dos níveis de serviço e os intervalos de confiança associados são estimados usando regressão logística. A viabilidade do método proposto foi demonstrada com um estudo de caso com 977 participantes que avaliaram 10.228 viagens representando 128 combinações diferentes de densidade de tráfego, porcentagem de caminhões, limite de velocidade da rodovia, inclinação da rodovia e número de faixas de tráfego, escolhidos de acordo com umdesenho fatorial fracionário. Após uma série de filtros aplicados nos dados coletados, a amostra final consistiu em 6231 avaliações de 554 participantes. Foi encontrada uma correlação estatisticamente significativa entre densidade de tráfego e a avaliação dos vídeos (ρ = –0,532, N = 6231). Os resultados do estudo de caso indicam que os limites de NS apresentado pelo HCM-7 estão dentro dos intervalos de confiança estimados na presente pesquisa, com exceção do limite entre NS D e E. Isso sugere que, para os participantes do estudo, os motoristas percebem os limites de NS D e E como muito semelhantes. O efeito de fatores sociodemográficos e fatores de tráfego na percepção dos usuários sobre a qualidade da viagem foi investigado usando um desenho fatorial fracionário. A amostra consistiu em 7.004 avaliações de 625 participantes. Um total de 16 fatores foram analisados usando correlação bivariada. A densidade de tráfego foi o único fator que mostrou uma correlação significativa e forte com a percepção dos usuários (ρ = 0,520, p < 0,001). A porcentagem de caminhões também foi correlacionada com as notas, em um nível muito inferior (ρ = –0,116, p < 0,001) e não foi encontrada influência significativa de fatores sociodemográficos. Esses resultados foram confirmados por um modelo de regressão linear múltipla stepwise. Um modelo de árvore de decisão CART indicou que a percepção dos participantes sobre a qualidade da viagem tende a ser afetada pela presençade caminhões na corrente de tráfego quando a densidade de tráfego é maior que 7 veíc/km/fx
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2022
- Data da defesa: 26.10.2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
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ABNT
PIVA, Fernando José. Freeway level of service criteria based on travelers perception. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-10012023-155328/. Acesso em: 04 mar. 2026. -
APA
Piva, F. J. (2022). Freeway level of service criteria based on travelers perception (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-10012023-155328/ -
NLM
Piva FJ. Freeway level of service criteria based on travelers perception [Internet]. 2022 ;[citado 2026 mar. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-10012023-155328/ -
Vancouver
Piva FJ. Freeway level of service criteria based on travelers perception [Internet]. 2022 ;[citado 2026 mar. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-10012023-155328/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.18.2022.tde-10012023-155328 (Fonte: oaDOI API)
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