Abstract

O ônibus ainda é o modo de transporte público mais usado nas cidades brasileiras, mesmo aquelas que contam com sistemas sobre trilhos extensos. Já centenários, os sistemas de ônibus urbanos ainda se debatem na peleja diária da competição com os demais veículos e na busca de uma imagem mais favorável perante a seus usuários e à população. O advento do ferramental de Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS) ofereceu a oportunidade de que esses sistemas pudessem contar com instrumentos de Planejamento, Programação, Monitoração e Controle Operacional próximos àqueles que os sistemas metroferroviários já dispõem há muitas décadas. Entre os vários avanços proporcionados pelo emprego de ITS no campo operacional, destacam-se as intervenções operacionais em tempo real, isto é, a aplicação de medidas que buscam oferecer ou restabelecer a regularidade e a eficiência da operação dos ônibus urbanos frente a contingências que eles enfrentam diariamente. Este trabalho objetiva fazer uma resenha das diversas opções de intervenções estudadas no campo acadêmico e executar simulações de três modalidades dessas estratégias. Foi construída uma rede reproduzindo um trecho de Corredor de ônibus na cidade de São Paulo e simulada a operação de uma linha de alta demanda, com base nos dados reais da operação, do trânsito (semáforos) e velocidades de percurso dos ônibus. A simulação, por sua vez, permitiu apurar os benefícios propiciados pelas intervenções testadas, chegando aos ganhos de tempos nas viagens e o possível aumento de oferta de veículos sem aumento da frota. Além de comparar os resultados entre os tipos de intervenção, foi verificada a sensibilidade dos resultados de cada estratégia a mudanças na intensidade de sua aplicação.Os resultados enquadram-se na faixa dos resultados obtidos nos diversos experimentos acadêmicos analisados. Dentro das expectativas, a intervenção das Meias Viagens (\"deadheading\") apresentou melhores resultados nos ganhos de tempos de viagem variando entre 8,5% e 12,9%, secundados pelas Paradas Limitadas (\"skip-stop\") variando entre 2,9% e 4,7%, enquanto a Linha Expressa apresentou resultados menores, motivados, principalmente, pelas limitações da extensão do trecho analisado. Buses are still the most common transit mode in Brazilian cities even in those that count with extensive rail systems. Century old city bus operations still struggle daily to compete with other road vehicles while trying to gain a better image before its users and the general public. The arrival of Intelligent Transportation System (ITS) solutions brought to these systems the opportunity of counting on Operational Planning, Programing, Monitoring and Control like those already used by rail transit for decades. Among several improvements possible using ITS real time intervention during operation stands out. This enables the application of measures to offer or restore regularity and efficiency of bus services in face of contingencies faced daily. This paper aims to review different options of intervention reported in academic publications and to perform simulations of three of these strategies. A network was modeled duplicating a real Sao Paulo bus corridor section on which a high demand bus line operation, based on actual operation data, traffic, traffic lights and bus speeds, was studied. The simulation, in turn, allowed us to assess the benefits of each alternative intervention tested by determining travel time gains and the increase in bus service supply without increasing the operating fleet. Besides comparing results between intervention types the sensitivity of each one\'s results to strategy application intensity was also reached. The final experiments results fall within the range of those obtained in several other academic studies analyzed. Within the expectations, the deadheading intervention presented better results in travel time gains ranging from 8.5% to 12.9%, followed by the skip-stop, ranging from 2, 9% and 4.7%, while the Express Line presented lower results motivated, mainly, by the limitations of the extension of the analyzed section


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Published on 01/01/2019

Volume 2019, 2019
DOI: 10.11606/d.3.2019.tde-17072019-081914
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