Resumo do projeto:

A partir do cruzamento e organização dos dados disponíveis pretendemos conseguir oferecer uma serie de indicadores que podem ser usados para tomar decisões em relação ao sistema de transporte público da cidade de são Paulo.

I)Indicadores de Operação:

Tempos:

• a. velocidade média dos ônibus, por linha, por hora, por dia da semana
• b. pontualidade (ônibus passar no ponto próximo ao horário planejado) por linha, por hora, por dia da semana
• c. regularidade do serviço (espaçamento de tempo em um mesmo ponto de um ônibus de mesma linha) por linha, por hora, por dia da semana

Capacidade:

• d. Estimativa da quantidade de pessoas no interior do veículo por trecho de linha, por hora, por dia da semana

II) Procedimento:

A partir dos dados (i) GTFS Estático conseguimos localizar o local dos pontos de ônibus e as linhas existentes na cidade. Com o cruzamento dessas informações e os (iii) dados de AVL temos um panorama da situação dinâmica desse sistema. Da análise da junção de (i) e (iii) poderemos estabelecer as métricas de tempos de operação como: (a.) velocidade média dos ônibus, (b.) pontualidade e (c.) regularidade do serviço. Esse tipo de analise deverá ser confrontada também com os dados de caso se decida que o projeto terá maior utilidade para a fiscalização do cumprimento das ordens de serviço.

Tomando como base os dados de tempos de operação conseguidos da análise citada anteriormente e integrando à essa análise a (ii) base de “bilhetagem” pode-se ter uma ideia do fluxo de entrada nos veículos por trecho da linha. Como explicado na proposta, podemos utilizar a aproximação de que pessoas que estão na mesma linha, porém no sentido inverso fazem um trajeto de ida e volta e dessa maneira descobrir pare do fluxo de saída dos veículos. Outro método de encontrar o ponto de saída seria encontrar a entrada de um mesmo passageiro com uma diferença de tempo pré definida em um veículo de outra linha indicando que esse passageiro efetuou um baldeação. Com o devido “Brainstorming” sobre as situações novos métodos de identificação do comportamento de descida do veículo podem ser encontradas.

III) Instrumentos

Devido a grande quantidade de dados deverão ser utilizadas ferramentas próprias para esse tipo de processamento. Provavelmente será de grade ajuda a utilização de processamento em “cloud”que será feito somente com prévia autorização dos organizadores do evento.

IV) Possíveis aplicações

• 1) Monitoramento do estado de operação das linhas de modo possibilitar a análise frequente de correlações entre ações e seus resultados para o sistema de transporte.
• 2) Individuação de trecho superlotados o que possibilita o planejamento para criação de rotas alternativas e diluição de gargalos de transporte.
• 3) Localização de pontos com velocidades críticas, potenciais alvos de criação de corredores e simulação de impacto da mudança para o fluxo do sistema.