Metodologia de tratamento de dados para simulação de modelo baseado em atividades usando o software MATSim

Abstract

Modelos são representações simplificadas do mundo real, muitas vezes obtidos a partir de relações matemáticas entre variáveis selecionadas, e são ferramentas importantes para o planejamento de transportes. Existem modelos de base teórica simples, agregados, como o Modelo Quatro Etapas, e também mais complexas, como a modelagem desagregada, baseada no indivíduo. Modelos desagregados, apesar de produzirem resultados mais precisos, geralmente demandam maiores custos financeiros tanto na aquisição de softwares e recursos computacionais quanto na obtenção de dados, o que representa um gargalo para o planejamento em países em desenvolvimento, como o Brasil. Nesse contexto, surge o questionamento: como tornar possível o uso da modelagem desagregada em situações em que há limitações técnicas e financeiras ao planejamento? O presente trabalho objetiva, portanto, desenvolver uma metodologia de tratamento de dados para simulação de um modelo baseado em atividades (desagregado) usando o software MATSim, que é gratuito e com código livre. Para aplicação da metodologia desenvolvida, foi feito um estudo de caso da região do Distrito Federal, e os dados tratados incluem a rede viária e uma população sintética. Primeiramente, os dados geográficos da área de estudo foram obtidos da base de dados gratuita OpenStreet Map. As informações incluíam a rede viária do Distrito Federal e os pontos de realização de atividades. Esses dados foram tratados utilizando rotinas em linguagem Python e posteriormente convertidos para o formato de entrada no MATSim. Em seguida, a população sintética foi gerada com base em padrões de atividades estabelecidos de acordo com dados censitários da região, utilizando uma rotina em Java. O modelo foi verificado fazendo-se uma comparação com contagens volumétricas em alguns trechos viários da área de estudo, em que se verificou um subdimensionamento do cenário gerado, mas os padrões de fluxo encontrados foram razoavelmente coerentes.