Uma nova abordagem energética da mobilidade urbana

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Wermersch, Fabio Glauco
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise Espacial; Aprendizado de Máquina; City Planning; Energia; Energy; Machine Learning; Mobilidade Urbana; Planejamento das Cidades; Spatial Analysis; Urban Mobility
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/106/106131/tde-07112018-202652/

A motivação desse trabalho se dá pelo impacto negativo ao meio ambiente dos sistemas de transporte urbano, devido ao consumo de energia. Com o objetivo de encontrar diretrizes sustentáveis para a melhor prática de mobilidade urbana, em termos de consumo de energia, foi desenvolvida uma nova abordagem, utilizando dados desagregados de viagens intraurbanas em 8 regiões metropolitanas mundiais, provenientes de redes sociais digitais. Para a atribuição do modo de transporte utilizado nas viagens nessas oito diferentes localidades, coletadas das redes sociais, foram empregados algoritmos de Aprendizado de Máquina ajustados a dados mesclados de duas pesquisas origem-destino, a de Londres e a de São Paulo. A cidade de menor consumo de energia devido à mobilidade urbana foi Nova Iorque e a de maior consumo foi Los Angeles. Da análise espacial conduzida constatou-se a existência de relação entre a densidade de locais da cidade e a energia média consumida em viagens para esses locais. Também se constatou a predominância da característica urbana de monocentrismo associado a abrangente rede de transporte rápido de massa como diretrizes sustentáveis da melhor prática observada, a cidade de Nova Iorque. Entretanto, apenas o monocentrismo tomado isoladamente pode não ter relação a um menor consumo energético devido à mobilidade urbana, uma vez que se observou o policentrismo na terceira cidade de menor consumo energético, Rio de Janeiro, dentre as oito enfocadas. Para fins de planejamento urbano, o ferramental desenvolvido neste estudo, com uso de dados provenientes de redes sociais, demonstra - de modo mais ágil e barato que as convencionais pesquisas o-d - a possibilidade de obtenção de bases de dados similares às pesquisas origem-destinos convencionais em localidades distantes onde não existem tais pesquisas o-d ou tais pesquisas não sejam fornecidas. Ainda, a observação sobre como se dá a distribuição espacial do consumo de energia devido à mobilidade urbana sobre a área de uma cidade, distribuição com fina granularidade espacial e vinculada a reais deslocamentos observados no espaço urbano - como a que foi propiciada com o ferramental desenvolvido neste estudo -, abre possibilidade a diversas análises de impactos e melhorias de implantação e/ou alteração de facilidades de transportes no ambiente construído.