Metodologia para microssimulação de corredores de transporte coletivo Desenvolvimento de metodologia para microssimulação de corredores de transporte coletivo Estudo de caso - novo Corredor BRT Aricanduva Resumo Executivo Gabriel Pereira Caldeira Luca Di Biase Maria Inês Garcia Lippe Metodologia para microssimulação de corredores de transporte coletivo INTRODUÇÃO Este documento descreve as etapas do processo de construção de uma Metodologia de Simulação de Projetos de Corredores BRT, no contexto do município de São Paulo. O estudo foi desenvolvido no âmbito da Fase II do projeto Smart Mobility SP para cidades inteligentes patrocinado pelo UK Prosprerity Programme e em apoio à construção do novo BRT Aricanduva, adotado como estudo de caso para aplicação, com o objetivo de adquirir e estruturar os conhecimentos necessários ao uso de ferramentas de simulação para a avaliação de projetos desta natureza. O trabalho de análise do corredor foi desenvolvido em duas escalas, quais sejam, macroscópica e microscópica. A primeira utiliza o modelo macroscópico da cidade de São Paulo, desenvolvido pela empresa CET, e analisa o impacto das mudanças no corredor em escala regional, identificando assim a demanda específica da área de estudo. A escala microscópica, objeto deste relatório, analisa o desempenho direto no corredor, considerando informações mais detalhadas da circulação de veículos e a operação do sistema. OBJETIVOS Objetivo principal do estudo aplicado de Microssimulação do novo Corredor BRT Aricanduva é a construção de uma metodologia para avaliar, através de simulação, os benefícios que a implementação de diferentes tipologias de geometria pode trazer para o desempenho do sistema a ser implantado, tanto em relação aos fluxos de automóveis como aos de transporte público. O resultado das atividades constitui uma evolução metodológica na utilização de ferramentas de simulação para a análise a priori de projetos de transportes e ao processo decisório em três principais níveis: • Propor ou não obras de arte • Avaliar alternativas tecnológicas de controle de tráfego • Subsidiar o detalhamento de projeto executivo com referências de geometria e funcionais ao longo do corredor ÁREA DE ESTUDO A área de estudo definida para a essa análise inicia-se no cruzamento entre a Av. Conde de Frontin x Av. Radial Leste x Av. Aricanduva até o cruzamento da Av. Ragueb Chohfi com a praça Felisberto Fernandes da Silva, próximo ao terminal São Mateus. A extensão do projeto é de aproximadamente 14 km. Para a análise, o corredor foi dividido em quatro trechos e ilustrada na Figura 1. Metodologia para microssimulação de corredores de transporte coletivo Figura 1: Área de estudo da simulação A área de estudo é caracterizada por um grande número de linhas de ônibus que utilizam as atuais faixas exclusivas à direita das pistas da Avenida Aricanduva percorrendo um ou mais dos quatro trechos analisados. Com previsão da construção do Novo BRT Aricanduva, as linhas de ônibus serão replanejadas pela SPTrans de forma a aproveitar o máximo possível da nova infraestrutura dedicada, melhorando desta forma o desempenho dos veículos envolvidos, além de reduzir o tempo de viagem dos passageiros. A demanda considerada, segundo dados da CET, é decorrente de projeções de matrizes de viagem decorrentes de pesquisa OD do Metro de SP, atualizadas pela CET com base em contagens relativas a 2019. Tais matrizes originalmente foram disponibilizadas pela SPTrans a partir de seus modelos de demanda e de macrossimulação, e foram gradativamente atualizadas no decorrer dos estudos de tráfego da CET. As matrizes de viagem de automóveis, finalmente extraídas para a microssimulação, totalizaram cerca de 30 mil viagens por automóvel na hora pico manhã, trafegando em ao menos um link do corredor Aricanduva. Metodologia para microssimulação de corredores de transporte coletivo METODOLOGIA A análise comparativa entre diferentes alternativas de projeto foi feita através da utilização conjunta das ferramentas de macrossimulação EMME e de microssimulação VISSIM, ambas já em uso na CET. Na escala macro, as simulações no software EMME avaliaram diferentes cenários de rede viária da RMSP, e com base no resultado dessas simulações, submatrizes da área de estudo foram então disponibilizadas. Por sua vez, a etapa de microssimulação de tráfego geral e de transporte coletivo, objeto deste estudo, foi realizada considerando diferentes cenários: • Alteração de demanda e da circulação de automóveis e de oferta de serviços de ônibus (propostos pela CET e SPTrans) • Alteração de infraestrutura – nova geometria do corredor (proposto pela SPObras) • Uso de tecnologias de controle adaptativo de tráfego em tempo real A metodologia utilizada para garantir a validade do processo de desenvolvimento do micromodelo da área de estudo e da utilização do simulador VISSIM é representada na Figura 2. Figura 2 – Metodologia para desenvolvimento do modelo Conforme já mencionado, devido à grande extensão da área de estudo deste trabalho, a matriz OD foi obtida a partir da macrossimulação no EMME e sucessivamente validada através de comparação com conjuntos de dados de contagem coletados pela CET especificadamente para este estudo. A construção da subrede de base foi feita levando-se em conta a geometria das vias, a quantidade de faixas, e as entradas e saídas da rede. O cenário base foi construído a partir do arquivo do projeto, disponibilizado em formato .dwg fornecido pela SPObras e, também, com auxílio da ferramenta Google Earth para verificação de geometrias. A partir da extração das subredes e matrizes da macrossimulação, foram então codificados os respectivos links e nós de entrada da microssimulação. Os planos semafóricos para a faixa horária correspondente à matriz OD levantada, foram fornecidos pela CET, tendo como referência a programação em vigor em junho de 2019. De acordo com as orientações da CET, a calibração do modelo foi feita com foco no comportamento do motorista (driving behavior e lane changing), pois os Metodologia para microssimulação de corredores de transporte coletivo correspondentes parâmetros podem ser considerados os mais adequados para o contexto da simulação. Foram então adotados os valores dos parâmetros identificados pela CET para a cidade de São Paulo para o driving behavior e, para o lane changing, foi considerado um valor adaptado para as grandes distâncias entre as interseções no corredor. Para a etapa de validação escolheu-se o teste estatístico GEH, que consiste na comparação dos volumes modelados e observados e incorpora tanto o erro relativo quanto o erro absoluto. Foi utilizada uma abordagem que prevê uma comparação entre os dados produzidos pelas simulações de um lado e, do outro, os dados de contagens especificamente levantados por uma equipe da CET e de volumes da macrossimulação. Foram também analisados dados de radares relativos à área de estudo para avaliar a viabilidade da utilização destes dados para estudos de simulação. Enfim foram também realizadas comparações qualitativas a partir de dados de Google Maps e da Tom Tom via API na comparação dos tempos de viagem simulados com os tempos disponibilizados por tais aplicativos. SIMULAÇÃO E RESULTADOS A etapa de simulação começa com a definição tanto os indicadores de desempenho que servem para classificar os resultados das simulações, quanto dos cenários que se pretende comparar. Os indicadores de desempenho, adotados neste estudo, foram: Velocidade Média, Atraso, Fila e Nível de Serviço. Todos os indicadores selecionados foram calculados para a rede geral, tanto de forma agregada, como detalhada por link, node (interseção), trecho, sentido e tipo de veículo. Para averiguar o desempenho das diferentes configurações neste estudo foram escolhidos os seguintes cenários de simulação : • Base • Geometria do Corredor (A0) • Geometria do Corredor + Viaduto Ragueb (A1) • Geometria do Corredor + Viaduto Itaquera (A2) O período de simulação foi de uma hora, conforme a disponibilidade de dados coletados pela CET, entre às 7:30 e às 8:30, horário do pico da manhã para a região analisada. A este período foram acrescentados 30 minutos iniciais para a fase de aquecimento da simulação (carregamento preliminar de volume de tráfego na rede). Os resultados obtidos para as combinações de diferentes cenários e configurações foram consolidados em dois bancos de dados segmentados por tipologia da rede: segmentos e nós. As dimensões de análise consideraram: • o tipo de veículo (ônibus e automóveis), • o sentido (Radial Leste e Ragueb Chohfi) • o trecho do corredor (1 a 4 e as transversais) • e o tipo de movimento (entrando na rede para pegar Aricanduva, saindo da rede vindo da Aricanduva, trafegando direto na Aricanduva passando por alguma interseção, e apenas e exclusivamente atravessando a Aricanduva). Metodologia para microssimulação de corredores de transporte coletivo Foram criados e entregues à CET dois arquivos em excel com os resultados: Segments.xlsx e Node.xlsx. Tais planilhas podem tanto ser aproveitadas e aprimoradas para se tornarem futuramente instrumentos de análise da própria CET, ou servirem de referência de algoritmos para o desenvolvimento de aplicativos específicos, automatizados, para o tratamento dos resultados das microssimulações. De posse de resultados de simulações de tráfego, face a diversos cenários alternativos, há que se estabelecer ainda um critério de avaliação e ponderação de indicadores, de forma a gerar elementos referenciais para uma tomada de decisão. Dois níveis de análise multicritério podem ser sugeridos para estruturar de forma abrangente o processo decisório: • Análise multicritério de indicadores de tráfego (resultado das simulações) • Análise multicritério estendida, considerando demais elementos não simulados Este estudo se limitou a calcular os indicadores de cada cenário simulado, não aplicando nenhuma avaliação multicritério, uma vez que o objeto do estudo eram apenas os estudos de tráfego e a identificação de como a microssimulação permite a correlação entre causas e efeitos de intervenções de natureza física ou operacional. Os resultados dos indicadores determinados, anexados ao fim deste documento a título meramente ilustrativo, foram repassados a CET e utilizados em seus processos internos como referências para a discussão das alternativas de projeto para o corredor Aricanduva, associando, com ponderações, os diversos indicadores de tráfego e identificando por fim o porte da contribuição geral de cada alternativa. CONSIDERAÇÕES ECONÔMICAS A partir dos resultados das simulações, adicionalmente diferentes indicadores devem ser avaliados do ponto de vista monetário para que possa ser estimado o real impacto econômico de cada uma das alternativas simuladas. Os principais componentes que contribuem para a avaliação dos benefícios econômicos que os diferentes cenários proporcionariam, foram divididos em dois grupos: eficiência econômica e poluição ambiental, conforme descrito no quadro 2. Quadro 1: Benefícios econômicos Eficiência Econômica Poluição Ambiental Tempo de Viagem Custo Operacional Poluentes Locais Gases Efeito Estufa Ônibus Fixo Monóxido de carbono (CO) Dióxido de carbono (CO2) Automóveis Variável Óxidos de nitrogênio (NOx) Hidrocarbonetos (HC) Material particulado (MP) Os cálculos de tais indicadores se basearam na produção de transporte, em termos de veículo x hora e veículo x km, passageiro x hora e passageiro x km associados a parâmetros unitários que permitem monetizar os benefícios percebidos. Tais parâmetros unitários são apresentados na Tabela 2. Metodologia para microssimulação de corredores de transporte coletivo Tabela 2 – Parâmetros unitários para monetização dos benefícios Valor do Custo variável Custo Ambiental Tempo Custo fixo de R$/h Consumo de Preço do Custo da Modo viagem Taxas de emissão R$/h combustível na combustível emissão (g/veic x km) (2019) viagem (F) (litros) (R$/l) (R$/kg) (fonte Fonte default do VISSIM CEPEA/USP ANTP) SPTRANS F = k1* Tv + k2*A + k3* P 115.46 NP Curvas de emissão coletivo 11.13 M 138.03 Onde ônibus Tv=tempo de viagem G 169.01 A=atraso na viagem HC=6.65 NP=nº de paradas na viagem Etanol, GLP, CO=1.50 Diesel, Nox=7.68 K1=0.075- Gasolina MP=39.30 0.0016v+0.000015v2 Curvas de emissão CO2=0.24 individual 15.46 18.49 k2=0.7329 automóveis k3=0.000006v2 v=velocidade média da viagem CONCLUSÕES Considerando o exposto neste documento, reforça-se o caráter metodológico ao qual este estudo se propôs, no sentido de identificar alternativas e propor estruturações no uso de dados de entrada e na consolidação de indicadores para o uso de modelos de microssimulação em análise de corredores de tráfego em cidades de grande porte. O trabalho desenvolvido apontou indicadores importantes para a validação dos modelos, capazes de apontar quaisquer problemas que estes possam ter e, uma vez ajustados, os refletir a sua robustez e qualidade como referência para apoio a tomada de decisão. A consideração de várias óticas e dimensões de análise de indicadores enriquece sobremaneira a utilização desse tipo de ferramenta. O estudo também indicou métodos importantes para apoio a calibração do modelo, justificando divergências que possam existir entre as várias fontes de dados observados, e sua comparação com os resultados simulados.