A cidade de São Paulo apresenta uma extensa malha viária que pode sofrer algumas interferências em cenários chuvosos. Alguns motoristas optam por escolher trajetos que não estejam nos locais com maior impacto da chuva. Mas de que forma esse fenômeno climático afeta viagens urbanas? Como esse conhecimento pode ajudar órgãos públicos a gerir melhor as rotas com maior interferência? Enzo Yulita buscou responder esses e outros questionamentos em sua dissertação de mestrado, na Escola Politécnica (Poli) da USP.
Desenvolvido entre 2020 e 2023, o estudo intitulado Impacto de chuvas na escolha de rotas pelos usuários de automóveis no município de São Paulo teve a orientação de Cassiano Augusto Isler, Professor Dr. do Departamento de Engenharia de Transportes da Poli. A pesquisa busca compreender o comportamento dos usuários de automóveis na rede de tráfego do município de São Paulo mediante a ocorrência de chuvas. A escolha desse tipo de transporte se deve à possibilidade de rastrear as rotas, a partir de sua passagem por radares de trânsito.
Os dados foram coletados com base em informações de tráfego dos radares de São Paulo e dos radares meteorológicos do Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG) da USP.
A partir dos resultados da pesquisa, é possível calcular rotas alternativas, parcialmente diferentes da original, que podem servir como escape para o motorista que enfrenta condições de chuva. Com isso, órgãos responsáveis por gerenciar a malha viária da cidade podem tomar providências para que esses trajetos estejam viáveis para receber os usuários. “Trata-se de uma forma de auxiliar a tomada de decisão e a gerir uma via durante um episódio de chuva intensa”, afirma Yulita.
A pesquisa
Segundo o pesquisador, quando um veículo passa por um conjunto de radares, é possível identificar uma viagem realizada. A partir de uma Interface de Programação de Aplicações (API), chamada Traffic Stats da TomTom, outras informações podem ser descobertas, como o tempo de viagem e a distância percorrida. Ao todo, foram analisadas 1560 viagens, entre 6 e 16 de fevereiro de 2019, de 7 a 11 horas da manhã – data e horário escolhidos por terem elevada intensidade de tráfego.
Para cada viagem feita, o pesquisador gerava mais cinco rotas alternativas, juntamente às suas probabilidades de escolha. “Suponha que a pessoa está indo do Butantã até a Avenida Paulista, por uma determinada rota. Então, registramos a rota pelos radares de São Paulo, depois pegamos aquela mesma origem e destino e calculamos mais cinco rotas alternativas, com trajetos diferentes, que poderiam ser alternativas para o usuário”, exemplifica Yulita.
Para assegurar a heterogeneidade das rotas alternativas, Yulita buscou que 30% de cada uma delas fosse diferente das demais, conforme o modelo KSP, que estabelece um caminho mínimo e cria pequenas alterações. “Percebi que essa porcentagem deixava a rota interessante, pois nem ficava extremamente diferente, a ponto de dar uma volta na cidade inteira, nem se sobrepunha à rota original”, conta o pesquisador.
Aplicabilidade
A partir de um Modelo de Escolha de Rota, formulado pelo autor com base na linguagem de programação Python, é possível calcular a alternativa com maior utilidade para o usuário, de acordo com o impacto da chuva em cada trajeto, assim como o comportamento das variáveis distância percorrida e tempo de viagem na escolha da rota.
Uma aplicação prática do estudo é auxiliar a gestão de redes viárias a se preparar em condições de chuva. “Se os indicadores meteorológicos indicam grande chance de chuva daqui a alguns dias, meu modelo poderia indicar as principais rotas alternativas e, com isso, fazer um trabalho de liberar esses trechos, arrumar asfaltos e semáforos e deixá-los preparados para serem vias de escape”, exemplifica o pesquisador.
Yulita ressalta que sua pesquisa não exclui a possibilidade de escolha de trajetos diferentes do apontado pelo modelo. “Uma parte muito importante desse trabalho é ter senso crítico para avaliar as informações obtidas. O usuário pode fazer uma rota alternativa que tinha menor probabilidade de ser escolhida”, exemplifica o pesquisador. “No final das contas, a vida real é mais complexa que uma probabilidade. Não se trata de decifrar o comportamento de um ser vivo, pois nossas escolhas são muito efêmeras. Mas tentamos fazer uma projeção mais próxima possível do que pode acontecer para se preparar em situação de chuva”.
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