MÉTODO PARA CARACTERIZAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE TRECHOS HOMOGÊNEOS RODOVIÁRIOS

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1 MÉTODO PARA CARACTERIZAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE TRECHOS HOMOGÊNEOS RODOVIÁRIOS Gustavo Riente de Andrade Universidade de São Paulo Escola de Engenharia de São Carlos José Reynaldo Setti Universidade de São Paulo Escola de Engenharia de São Carlos RESUMO O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um método para a segmentação, caracterização e classificação de trechos homogêneos rodoviários, conforme conceituados pelo Highway Capacity Manual HCM, capazes de auxiliar a elaboração de estudos em rodovias. Neste artigo, é apresentada uma aplicação do método, buscando fornecer subsídios a um estudo mais amplo, cuja meta é investigar as relações fundamentais de tráfego para segmentos de fluxo não interrompido de autoestradas e rodovias de pista dupla, a partir de dados empíricos. No estudo de caso, contam-se com dados coletados por 43 laços indutivos instalados em trechos rodoviários distribuídos pelo estado de São Paulo, sendo necessário selecionar aqueles com características físicas adequadas ao projeto, bem como agrupar os que apresentam configuração similar. De modo a alcançar o objetivo proposto, é apresentado um método composto pelos procedimentos a seguir. Inicialmente, o modelo é alimentado por informações advindas de múltiplas fontes: (1) visita e fotos dos locais em estudo; (2) cadastro auxiliado por GPS; (3) bancos de dados online e; (4) informações adicionais fornecidas pela ARTESP. Em seguida, os dados brutos são tratados e compilados de forma a estruturar uma base informacional completa. Os dados são então combinados e relacionados entre si, sendo exibidos na forma de tabelas e figuras esquemáticas que apresentam uma descrição completa das características pertinentes ao estudo. Por fim, é descrito um procedimento para a comparação e agrupamento de trechos homogêneos similares, segundo seus atributos físicos. Alternativamente, o método apresentado pode ser utilizado para a segmentação, caracterização e classificação de trechos homogêneos em estudos de avaliação da capacidade e nível de serviço em rodovias e modelagem de redes de simulação microscópica do tráfego. Palavras-chave: trechos homogêneos; rodovias; banco de dados; HCM. 1. INTRODUÇÃO Até a terceira edição do HCM (TRB, 1985), as curvas fluxo-velocidade e, consequentemente, o método do manual para autoestradas e rodovias de pista dupla, eram diferenciadas segundo a velocidade projeto da rodovia com um todo (Roess, 2011). Com o HCM 1985 foi introduzido o conceito de trechos homogêneos mais curtos, definidos como segmentos nos quais as características físicas e de tráfego são uniformes. Desde então, o método do HCM para a avaliação de rodovias se baseia na análise individual de cada trecho homogêneo estudado. Com isso, torna-se necessária a correta caracterização, segmentação e classificação de cada segmento estudado. A definição dos trechos homogêneos permite que parâmetros de tráfego coletados em um determinado ponto do trecho sejam considerados válidos para toda a sua extensão, visto a uniformidade das suas características físicas e composição da corrente de tráfego. Este trabalho propõe um método para a caracterização e classificação de trechos homogêneos rodoviários. O método proposto foi aplicado para a caracterização e seleção de trechos homogêneos candidatos a produzirem dados para a investigação das relações fundamentais de tráfego em autoestradas e rodovias de pista dupla do estado de São Paulo.

2 A investigação das relações de tráfego requer dados empíricos, coletados por sensores instalados em trechos rodoviários. Os dados empíricos são usados para gerar um conjunto de curvas fluxo-velocidade que refletem as características da via e dos motoristas e que podem substituir as fornecidas pelo HCM. Dessa forma, é desejável o conhecimento das principais características físicas de cada trecho, de modo a subsidiar etapas posteriores de um estudo dessa natureza. O método proposto permite caracterizar cada trecho segundo suas condições físicas e operacionais, a partir de informações advindas de múltiplas fontes. Assim, o método proposto inclui: (1) procedimentos para estruturar a agregação de informações advindas de múltiplas fontes num banco de dados único; e (2) a elaboração de ferramentas auxiliares que possam fornecer subsídios à avaliação e seleção de trechos candidatos a fornecer dados adequados aos estudos empreendidos. 2. REFERENCIAL TEÓRICO Neste item, são discutidos os principais conceitos que servem de norte para o método desenvolvido para a seleção dos trechos adequados à calibração de um modelo fluxovelocidade e definição da capacidade básica de tráfego em trechos de rodovias de pista dupla e autoestradas Tipos de Trechos Com relação à classificação dos trechos rodoviários segundo o tipo, o HCM define as rodovias de pista dupla convencionais (multilane highways) como vias que somam duas ou três faixas por sentido, geralmente contando com separador físico central, embora possam também ser não dividas. Nesse tipo de via, pode haver cruzamentos ou semáforos ocasionais, desde que espaçados o suficiente para manter condições de fluxo não interrompido na maior parte do trecho. Tal espaçamento vem sendo admitido como 3 km, aproximadamente (TRB, 2010; Roess; Prassas e McShane, 2010). As autoestradas (freeways) consistem em rodovias de pista dupla que operam necessariamente com divisória central física, e nas quais há total controle dos acessos, na forma de dispositivos especialmente construídos para a entrada e saída segura de veículos. Tais dispositivos (ramps, no HCM) são normalmente compostos por ao menos dois elementos geométricos principais: a pista do próprio acesso e a sua junção com a rodovia principal. Idealmente, junções devem ser providas de faixas auxiliares, de modo a possibilitar que os veículos atinjam uma velocidade compatível com a via que desejam acessar. A Figura 1 mostra as duas configurações típicas para dispositivos de acesso: (a) entrada (onramp); (b) saída (off-ramp). No caso (a), os veículos que desejam ingressar na via precisam encontrar uma brecha na faixa adjacente à faixa auxiliar, e induzem os veículos que trafegam à direita da autoestrada a mudar de faixa. Em ambos os casos, há geração de turbulência nos arredores da junção. A área de influência desse efeito é preponderante nas duas faixas mais à direita e se estende 450 m a jusante, no caso (a), e 450 m a montante, no caso (b), a partir do ponto de acesso (Roess e Ulerio, 1993; TRB, 2010).

3 Figura 1: Configuração e área de influência dos dispositivos de acesso (ramps) Como regra geral (TRB, 2000; Roess; Prassas e McShane, 2010), quando uma saída é precedida por uma entrada a até 750 m de distância, sendo ambas unidas por faixa auxiliar ou não, é formado um trecho de entrelaçamento (weaving), definido como uma área de cruzamento de duas ou mais correntes de tráfego em um mesmo sentido, conforme mostrado na Figura 2. Em trechos de entrelaçamento, as manobras de mudança de faixa ocorrem com muita frequência, causando turbulência significativamente superior ao normalmente observado em segmentos básicos de autoestradas, com influência a até 150 m a montante do princípio do entrelaçamento e 150 m a jusante de seu término (TRB, 2010). Figura 2: Configuração típica de um trecho de entrelaçamento (weaving) Vale notar que autoestradas são compostas por sequências de trechos básicos, dispositivos de acesso e entrelaçamentos Limitações do método do HCM Os métodos apresentados pelo HCM para avaliação da capacidade e do nível de serviço em autoestradas e rodovias de pista dupla foram originalmente calibrados para segmentos com uma gama finita de configurações. Os métodos, como constantes no manual, não são aplicáveis, sem modificações por parte do analista, a trechos com as seguintes características (TRB, 2010): Faixas especiais, reservadas a um tipo específico de veículo, como faixas de alta ocupação, faixas de ultrapassagem ou faixas de subida; Imposição de restrição às manobras de mudança de faixas; Segmentos extensos em ponte ou túnel; Praças de pedágio a jusante; Externalidades que alterem o comportamento do motorista no que diz respeito à escolha da velocidade praticada, tais como postos policiais ou dispositivos de fiscalização eletrônica; Uso de técnicas de controle de acessos (ramp metering) para aumento da capacidade; Bloqueios temporários causados por construções, acidentes ou travessia de ferrovias; Interferência causada por estacionamentos nos acostamentos; Presença de pontos de ônibus de uso intensivo; ou Circulação significativa de pedestres.

4 2.3. Condições ideais em rodovias de pista dupla e autoestradas O método preconizado pelo HCM define, inicialmente, a capacidade básica e as curvas fluxovelocidade para trechos com condições chamadas ideais. Essas condições representam os melhores níveis de operação e servem de ponto de partida para os métodos apresentados pelo manual. Nos trechos nos quais as condições diferem das ideais, a velocidade, a qualidade do serviço e a capacidade tendem a ser reduzidas (TRB, 2010). Dentro os trechos de fluxo não interrompido de autoestradas e rodovias pista dupla passíveis de avaliação pelo método do HCM, apresentam condições ideais aqueles nos quais sejam verificadas, simultaneamente, uma série de características, incluindo (TRB, 2010): pavimento em bom estado de conservação; faixas de tráfego de pelo menos 3,6 m de largura e afastamento lateral (lateral clearance) externo mínimo de 1,8 m, para autoestradas. O afastamento externo consiste na distância entre a borda da faixa de tráfego mais à direita e qualquer obstrução lindeira à via, tal como dispositivos de drenagem, cortes ou aterros; Além das condições ideais, a calibração de um modelo que descreve as relações fundamentais de tráfego requer o conhecimento das características que afetam a velocidade média dos automóveis e o fluxo equivalente, em cp./h. Tais características incluem: (1) a densidade de acessos, que causam turbulência na corrente de tráfego e tendem a reduzir a velocidade média dos veículos; (2) a geometria vertical e horizontal da via e; (3) a presença de rampas críticas, conforme definido pelo HCM Seleção de trechos A calibração de um conjunto de curvas fluxo velocidade requer a disponibilidade de observações distribuídas homogeneamente por todo o intervalo de fluxos de tráfego (Bassan e Polus, 2010), incluindo observações em momentos de operação na capacidade, sob o risco de subestimar o fluxo máximo que pode ser atingido na via avaliada. De modo a observar fluxos que atingem a capacidade em trechos de fluxo não interrompido, é necessário encontrar um ponto no qual a capacidade é atingida com relativa frequência. Dado que os pontos críticos dos sistemas viários normalmente se situam em acessos ou elementos viários com interrupções ao tráfego, a identificação de gargalos em trechos de fluxo não interrompido não constitui tarefa trivial. De acordo com vários estudos (Banks, 1990; Hall, 1992; Roess; Prassas e McShane, 2010), uma configuração promissora para a observação de fluxos na capacidade consiste em uma seção logo após um acesso, no qual a soma dos fluxos da autoestrada e do acesso exceda a capacidade, conforme mostrado na Figura 3. Vale notar que os parâmetros de tráfego devem ser coletados suficientemente a jusante da junção, após sua área de influência. Figura 3: Configuração e área de influência dos dispositivos de acesso (ramps)

5 3. LOCALIZAÇÃO DOS TRECHOS Os dados disponíveis foram coletados por laços indutivos instalados em trechos de autoestradas e rodovias de pista dupla no estado de São Paulo: SP-021 (Rodoanel Mário Covas Oeste), SP-280 (Rodovia Presidente Castelo Branco) e SP-270 (Rodovia Raposo Tavares). No total, dispõe-se de 37 trechos com sensores de tráfego, sendo 22 situados na SP- 280, nove na SP-270 e seis na SP-021. A Figura 4 mostra as rodovias estudadas e a localização dos sensores de tráfego. O segmento da SP-280, situado na região metropolitana de São Paulo, destacado na Figura 5, também possui uma marginal em cada sentido. Nesse segmento, há sensores instalados em todas as pistas, por vezes no mesmo marco quilométrico, de modo que o espaçamento médio entre eles é menor, em relação aos demais trechos em estudo. Para cada estação, os dados são coletados em ambos os sentidos de tráfego, com exceção das pistas marginais da SP-280, que operam em sentido único. Dado que, em autoestradas e rodovias de pista dupla, cada sentido opera de maneira isolada, a partir dos 27 trechos originais situados em pistas centrais, somados aos dez sensores instalados em pistas marginais, têm-se 64 pontos de coleta individuais. SP 270 Cajamar SP 280 Pirapora do Bom Jesus Caieiras SP 332 SP 330 SP 097 SP 312 SP 054/280 SP 280 SP 348 SP 075 Araçariguama SP 079 Santana de Parnaíba Sorocaba SP 015/330 SP 091/270 N SP 112/270 SP 092/270 SP 270 SP 103/079 Legenda Votorantim Rodovias Municípios SP 264 SP 104/079 Sensores de SP Tráfego 079 Salto Rodovias de Pirapora Estudadas SP-270 SP-280 SP 097/250 SP SP 115/ SP 250 Kilometers SP 053/280 Mairinque Alumínio São Roque SP 270 SP 060/270 SP 250 SP 050/270 Vargem Grande Paulista Cotia Figura 4: Rodovias estudadas e sensores de tráfego SP 021 Barueri SP 280 SP 029/312 SP 312 SP 032/280 Osasco SP 274 Jandira Itapevi Carapicuíba SP 015 SP 029 SP 270 Taboão da Serra Embu BR 116 SP 228 SP 234

6 N SP 312 SP 330 Barueri SP 312 SP 029/312 SP 280 SP 021 SP 280 Legenda Rodovias Municípios SP 274 Sensores de Tráfego Rodovias Estudadas SP-280 SP Kilometers Osasco Figura 5: Sensores de tráfego no segmento da SP-280 na região metropolitana de São Paulo 4. MONTAGEM DO BANCO DE DADOS A Figura 6 mostra, de maneira simplificada, o processo seguido para a montagem do banco de dados que subsidia as análises feitas posteriormente, neste estudo. Cada etapa mostrada na figura será detalhada nos itens a seguir. SP 312 SP 021 Fontes de dados a. Obtenção; b. Tratamento. Banco de dados a. Agregação dos dados; b. Produção de informações adicionais. Relatórios a. Base geográfica; b. Figuras esquemáticas. Figura 6: Montagem do banco de dados 4.1. Fontes de dados Para a composição do banco de dados usado neste estudo, foram agregadas informações de diversas fontes de dados. A lista a seguir contém as principais informações utilizadas e suas respectivas fontes: 1. Fotos dos pontos de coleta e cadastro auxiliado por GPS, produzidos a partir de vista aos trechos estudos; 2. Banco de dados fotográfico disponibilizado pela Google; 3. Localização dos dispositivos de fiscalização eletrônica, fornecida pelo DER-SP; 4. Altimetria de um modelo digital de terreno disponibilizado em domínio público pela NASA, a partir do programa Shuttle Radar Topography Mission SRTM; 5. Informações fornecidas pela ARTESP incluindo: (1) limites dos trechos homogêneos em estudo; (2) marco quilométrico dos sensores de tráfego; (3) localização das praças de pedágio.

7 4.2. Vista a campo Inicialmente, a localização de cada laço indutivo foi registrada em uma base de dados geográfica, em ambiente SIG (sistema de informação geográfica). De modo a relacionar o marco quilométrico de cada sensor, conforme informado pela ARTESP, com sua respectiva posição aproximada, utilizou-se a ferramenta Web Rotas, disponibilizada pelo DER-SP (2010), capaz de apontar o local correspondente a um determinado marco quilométrico em qualquer rodovia paulista. Assim, foi possível obter as coordenadas geográficas aproximadas de cada sensor. Em seguida, foi programada uma visita aos pontos de coleta, auxiliada por uma máquina fotográfica, um navegador GPS e uma planilha eletrônica elaborada especificamente para essa tarefa, em um tablet. De forma a auxiliar a identificação em campo de cada subtrecho estudado, as coordenadas dos sensores foram registradas no navegador GPS, que pode então ser utilizado para indicar o local, a melhor rota e a distância restante a ser percorrida para cada sensor durante a visita. O uso do GPS como um recurso de coleta de dados para estudos de planejamento de transportes vem se tornando gradualmente mais comum no mundo todo, sendo recomendado para um grande número de situações (Hannon; Sulbaran, 2008). Assim, o mesmo equipamento de GPS foi também empregado para gravar o percurso realizado na forma de trilhas (tracks), com registros da posição geográfica a intervalos de um segundo. Além disso, foram coletadas todas as características físicas que podem afetar o objeto do estudo em questão. Neste caso, como em Washburn et al., (2010), todos os fatores que podem vir a alterar a capacidade de tráfego e as velocidades praticadas foram anotados na planilha eletrônica, sendo suas coordenadas geográficas armazenadas no equipamento GPS, na forma de pontos (waypoints). Os fatores cadastrados são: Número de faixas, incluindo faixas adicionais; Largura dos afastamentos laterais; Dispositivos de acessos controlados (ramps) e suas faixas auxiliares; Acessos não controlados; Limite legal de velocidade; Postos policiais e balanças; Pontes e túneis; Marcos quilométricos. Adicionalmente, foi conferida a posição exata dos sensores, inicialmente estimada a partir da ferramenta Web Rotas, sendo feitas pequenas correções quando necessário. Por fim, os locais foram fotografados, de modo a complementar a documentação para o banco de dados Tratamento dos dados Após a visita, as trilhas registradas pelo navegador GPS foram importadas e tratadas com o auxílio do software GTM Trackmaker Pro, empregado para converter esses arquivos, originalmente em formato.gpx, tipicamente usado por equipamentos GPS, na forma de base de dados geográfica e planilhas eletrônicas. De posse das trilhas e pontos cadastrados em planilha eletrônica, foi desenvolvido um conjunto de algoritmos em ambiente Excel/Visual Basic for Applications, com o objetivo de concatenar as informações coletadas, produzir dados adicionais e, por fim, georreferenciar o

8 conjunto de dados completo, de forma a auxiliar a análise posterior dos trechos estudados. Foi criado um código capaz de exportar os resultados para o formato.kml, que pode ser visualizado através do software Google Earth. Dessa forma, torna-se possível comparar as informações disponíveis com o banco de dados fotográfico disponibilizado pela Google, que pode então ser utilizado para conferir ou complementar os dados coletados em campo. Os algoritmos desenvolvidos seguiram as etapas descritas a seguir. Na primeira etapa, as informações coletadas em campo na forma de pontos (waypoints), para as quais são conhecidas as coordenadas geográficas, originalmente registradas com o auxílio do GPS, foram exportadas para o formato.kml. Na segunda etapa, a partir dos marcos quilométricos isolados e das trilhas cadastrados em campo, o aplicativo estrutura e novamente exporta para o formato.kml uma grade de marcos quilométricos para toda a extensão registrada de rodovia, a um intervalo constante, especificado pelo usuário. Neste trabalho, utilizou-se como referência um intervalo de 100 m. Na terceira etapa, construídas as grades com o intervalo especificado, a ferramenta é capaz de georreferenciar os pontos de interesse remanescentes, para os quais não são conhecidas as coordenadas geográficas, mas sim o marco quilométrico no qual se situam. Neste trabalho, esses pontos de interesse consistiram na localização dos dispositivos de fiscalização eletrônica, obtidos através do DER-SP (2011), além das informações remanescentes fornecidas pela ARTESP que consistem nos limites dos trechos homogêneos em estudo e na localização das praças de pedágio Avaliação do relevo De modo a complementar a base de dados, o relevo das vias estudadas foi descrito por dois parâmetros que descrevem a geometria vertical e horizontal de cada trecho homogêneo, conforme definidos por Watanatada et al. (1987): Rise Fall (RF): parâmetro que descreve a geometria vertical, o rise fall é definido como a quantidade de subidas e descidas, em metros, percorrida a cada quilômetro de rodovia. Valores abaixo de 20 m/km estão associados a terrenos planos, enquanto um valor de 80 m/km está associado a terrenos montanhosos; Curvatura (C): parâmetro que descreve a geometria horizontal, a curvatura é definida como a quantidade de curvas, em graus, percorridas a cada quilômetro de rodovia. Valores inferiores a 100 /km estão associados a estradas majoritariamente retilíneas, enquanto um valor de 500 /km representa uma via sinuosa. A curvatura pode ser calculada de maneira direta a partir das trilhas registradas pelo GPS, que contêm, a intervalos de um segundo, o azimute em relação à posição do veículo durante o cadastro. A curvatura é calculada como a relação entre a variação absoluta total dos azimutes ao longo de uma trilha e a extensão do trecho avaliado. Para o cálculo do Rise Fall, é necessário o registro da variação de altitude ao longo das trilhas. Neste trabalho, o perfil vertical dos trechos estudados foi definido a partir do modelo digital de terreno descrito por Farr et al. (2007), produzido através do programa Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), empreendido pela agência espacial norte americana (NASA). O SRTM obteve dados da altitude para toda a superfície terrestre entre +/- 60 graus de latitude, usando um sistema de radares instalados a bordo do ônibus espacial Endeavour, ao

9 longo de onze dias. De forma a acessar o banco de dados da NASA, foi utilizada a ferramenta GPS Visualizer (Schneider, 2010), capaz de incorporar a altimetria do SRTM a trilhas gravadas em formato.gpx por um equipamento GPS. De forma a eliminar eventuais erros remanescentes na altimetria utilizada, foi feita uma suavização do perfil vertical inicialmente traçado. O método de suavização utilizado foi o de média móvel, com 21 pontos. Assim, sendo as trilhas registradas pelo GSP a intervalos de um segundo, a elevação média em cada ponto considera os registros dos dez segundos anteriores e posteriores. Vale notar, no entanto, que, se a média móvel empregada for aritmética, são atribuídos pesos iguais a todos os 21 pontos, o que cria uma tendência à filtragem de porções dos dados de alta frequência. Isso gera a possibilidade de se subestimar o Rise Fall e possíveis rampas críticas ao longo do terreno. Assim, a média móvel feita foi ponderada segundo uma distribuição de Gauss, na qual o ponto central recebe o peso máximo e os registros periféricos, pesos decrescentes, segundo uma distribuição normal. De posse do perfil vertical dos trechos estudados, foi elaborado um algoritmo para a identificação dos subtrechos em greides específicos, que segundo o HCM (TRB, 2010) possuem: (1) inclinação inferior a 3% e comprimento superior a 800 m ou; (2) inclinação igual ou maior do que 3% e comprimento superior a 400 m. Essa identificação é necessária, visto que um aclive forte ou longo pode impactar não apenas no desempenho dos veículos pesados, como nas características operacionais de toda a corrente de tráfego (Roess; Prassas e McShane, 2010, p. 298). Primeiramente, o algoritmo percorre o perfil geométrico de cada rodovia estudada, de modo a identificar o início e fim de cada greide, definidos como os pontos nos quais ocorre uma mudança no sinal do gradiente. De forma a evitar que pequenas oscilações do terreno sejam consideradas rampas isoladas, foi introduzido um filtro, configurável pelo usuário, que consiste em valores mínimos de declividade e extensão a serem atingidos para que seja considerada a segmentação de um novo greide. Neste trabalho, foram agregados subtrechos nos quais a variação média de elevação não supera 0,25 m a cada segundo registrado ou com comprimento total inferior a 200 m. A partir dos pontos de início e fim de cada greide, e da diferença de elevação entre eles, é possível calcular as rampas médias, como: H i x f x i Em que x f e x i são os pontos inicial e final de cada greide, respectivamente, e ΔH é a variação de ele elevação entre eles. Com a declividade e extensão de cada rampa, é possível selecionar aqueles classificados como greides específicos, segundo os critérios do HCM, explicados anteriormente. A Figura 7 consiste em um exemplo do tratamento descrito neste item, para o segmento entre o km 95 e o km 105 da SP-270, no qual se situam três sensores de tráfego, nos km 96,4, 99,4 e 101,4, respectivamente. A figura mostra o perfil de altitudes originalmente obtido através do SRTM, sob o perfil suavizado. As linhas tracejadas representam os greides médios, calculados por meio da Equação (1), sendo destacados os críticos, segundo os critérios do HCM. (1)

10 Elevaçção (m) ,5% 4,0% 570 Elevação Elevação suavizada Greide médio Distância (km) Figura 7: Perfil e greides médios SP-270, km 95 a Base de dados completa Através do método descrito, organizou-se uma base informacional completa, composta por fotografias tiradas em campo e um banco de dados em dois ambientes: (1) base de dados geográfica, que pode ser visualizada em conjunto com o banco de dados fotográfico disponibilizado pela Google; e (2) planilha eletrônica. De forma a facilitar a visualização das informações contidas nas planilhas, foi desenvolvido um algoritmo capaz de gerar figuras esquemáticas dos trechos avaliados, contendo todas as características coletadas, como em Urbanik II, Hinshaw e Barnes (1991). A partir da análise das fotografias tiradas em campo, da base de dados geográfica e das figuras esquemáticas, foram selecionados os trechos adequados ao estudo e destacados aqueles candidatos a produzir dados adequados à calibração de um modelo fluxo-velocidade, como mostrado nos itens a seguir. 5. CLASSIFICAÇÃO E SELEÇÃO DOS TRECHOS Primeiramente, foi necessário descartar os trechos que não se mostrem adequados ao estudo, conforme os conceitos apresentados no item 2 conforme explicado a seguir Tipos de Trechos Apenas trechos de autoestrada e rodovias de pista dupla interessam à análise das relações fluxo-velocidade. Assim torna-se necessário eliminar aqueles que: (1) se situam em trecho de entrelaçamentos (weavings); ou (2) na área de influência de um dispositivo de acesso (ramps). Após a análise do banco de dados, foi verificado que, dos 62 pontos de coleta totais, sete se enquadram no primeiro caso e nove no segundo. Dessa forma, tem-se efetivamente 46 pontos de coleta em autoestradas e rodovias de pista dupla. Como exemplo, a Figura 8 mostra um segmento da pista marginal oeste da SP-280, entre o km 20 e o km 23, no qual se situam três sensores. É possível verificar que o laço indutivo instalado no km 22,5 se encontra a menos de 450 do acesso do km 22,9 estando, portanto, sob sua área de influência. Os sensores do km 20,4 e km 21,2, por sua vez, se situam em subtrechos de entrelaçamento, com uma saída precedida por uma entrada a menos de 750 m de distância, sendo ambas unidas por uma faixa auxiliar. 3,0% 3,0%

11 20,0 20,1 20,1 20,2 20,2 20,3 20,3 20,4 20,4 20,5 20,5 20,6 20,6 20,7 20,7 20,8 20,8 20,9 20,9 21,0 21,0 21,1 21,1 21,2 21,2 21,3 21,3 21,4 21,4 21,5 21,5 21,6 21,6 21,7 21,7 21,8 21,8 21,9 21,9 22,0 22,0 22,1 22,1 22,2 22,2 22,3 22,3 22,4 22,4 22,5 22,5 22,6 22,6 22,7 22,7 22,8 22,8 22,9 22,9 23,0 0,3 0,3 0,4 0,4 0,5 0,5 0,6 0,6 0,7 0,7 0,8 0,8 0,9 0,9 1,0 1,0 1,1 1,1 1,2 1,2 1,3 1,3 1,4 1,4 1,5 1,5 1,6 1,6 1,7 1,7 1,8 1,8 1,9 1,9 2,0 2,0 2,1 2,1 2,2 2,2 2,3 2,3 2,4 2,4 2,5 2,5 2,6 2,6 2,7 2,7 2,8 2,8 2,9 2,9 3,0 3,0 3,1 3,1 3,2 3,2 3,3 3,3 PP Praça de Pedágio Sul 1 h i h i h i ## ## G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## km 2 h i Sentido Acessos Acostamentos Faixas Auxiliares Pista LEGENDA Ponte 0 Escala (km) Figura 8: Subtrechos em dispositivos de acesso e entrelaçamentos Sensor de Tráfego 0,1 0, Limitações do método do HCM Com relação às limitações do método do HCM, é necessário verificar quais dos trechos apresentam os elementos listados no item 2.2, que fogem ao escopo do manual, excluindo-os das análises a serem feitas posteriormente. Dos 46 pontos de coleta remanescente, nove foram descartados por esse critério. Na Figura 9, que mostra um trecho da SP-021, sentido norte, pode-se verificar que o sensor instalado no km 1,8 se encontra logo à montante de uma praça de pedágio, e pode sofrer influência da formação de filas a partir da mesma. Sul Norte km 2 1 i h ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G ## ## ## ## ## ## h ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## h i Sentido Acessos Acostamentos Faixas Auxiliares Pista LEGENDA Ponte Escala (km) Figura 9: Subtrecho à montante de uma praça de pedágio 5.3. Trechos selecionados e suas características Ao fim das análises descritas nos itens anteriores, 36 pontos de coleta foram considerados como candidatos para a produção de dados para a calibração de um modelo fluxo-velocidade, dentre os 62 iniciais. A Tabela 1 mostra um resumo do volume de pontos descartados e selecionados para análise, ainda divididos segundo a classificação do tipo de trecho no qual se situam. Sensor de Tráfego 0 0,1 0,2 PP

12 Tabela 1: Pontos de coleta selecionados e descartados Rodovia Total Selecionados Descartados Autoestradas SP SP Rodovias de pista dupla SP SP Acessos e entrelaçamentos SP SP Total Para os trechos selecionados, a Tabela 2 mostra os intervalos e os valores médios obtidos para as características armazenadas no banco de dados desenvolvido, obtidas conforme detalhado anteriormente. São apresentadas as características que podem afetar a velocidade de fluxo livre FFS (Washburn et al., 2010), um parâmetro chave para a calibração de modelos fluxovelocidade. Vale notar que o relevo para as rodovias de pista dupla estudadas é, de forma geral, mais acidentado do que para as autoestradas. Os valores médios para os afastamentos laterais são muito próximos do limite máximo do intervalo, em sua maioria, com poucos trechos apresentando acostamentos estreitos. Por fim, destaca-se que a forma de tratamento dos acessos usado diferiu entre autoestradas, nos quais esses são controlados e menos frequentes, e rodovias de pista dupla, nas quais ocorre o oposto. Tabela 2: Características dos pontos de coleta selecionados Característica Autoestradas Rodovias de pista dupla Mínimo Médio Máximo Mínimo Médio Máximo Rise Fall (m/km) 5,2 13,6 37,2 15,7 27,6 47,0 Curvatura ( /km) 3,2 37,7 61,9 28,6 71,1 310,2 Afastamentos laterais (m) 0,5 2,3 2,5 3,1 3,1 3,1 Distância entre acessos (km) 0,25 2,83 6, Densidade de acessos (#/km) ,0 3,1 7,0 Em uma análise final, verificou-se que, dos 36 pontos de coleta selecionados, cinco possuem uma configuração física próxima à ideal, conforme recomendado pela literatura consultada (Banks, 1990; Hall, 1992; Roess; Prassas e McShane, 2010). Desses, destaca-se o ponto de coleta mostrado na Figura 10, correspondente ao km 22,3 do sentido norte da SP-021, entre os acessos à SP-270 e SP-280. Nesse, o sensor de tráfego localiza-se a jusante de dois acessos relevantes, correspondentes ao entroncamento com os dois sentidos da SP-270, mas já fora de sua área de influência direta. Neste trecho, espera-se que a soma dos volumes de tráfego do trecho da SP-021 a montante e da SP-270, que inclui viagens urbanas da região metropolitana de São Paulo, produzam fluxos de tráfego que eventualmente atinjam a capacidade e assim, adequados à produção de dados para a calibração de um modelo que descreve a capacidade e a relação fluxo velocidade.

13 21,3 21,4 21,4 21,5 21,5 21,6 21,6 21,7 21,7 21,8 21,8 21,9 21,9 22,0 22,0 22,1 22,1 22,2 22,2 22,3 22,3 22,4 22,4 22,5 22,5 22,6 22,6 22,7 22,7 22,8 22,8 22,9 22,9 23,0 23,0 23,1 23,1 23,2 23,2 23,3 23,3 23,4 23,4 23,5 23,5 23,6 23,6 23,7 23,7 23,8 23,8 23,9 23,9 24,0 24,0 24,1 24,1 24,2 24,2 24,3 24,3 G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G Norte km h h ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## h i Sentido Acessos Acostamentos Faixas Auxiliares Pista LEGENDA Ponte 0 Escala (km) Figura 10: Trecho com configuração ideal 6. CONSIDERAÇÕES FINAIS Foi apresentado um método para a caracterização e análise de trechos homogêneos rodoviários, que usou um banco de dados único, elaborado a partir de informações advindas de múltiplas fontes. Para tanto, na primeira etapa do método, foram indicadas as fontes utilizadas e descrito o processo de obtenção e tratamento dos dados. Também foi apresentado um algoritmo para a definição do relevo das rodovias estudadas, a partir de um cadastro feito com auxílio de equipamento GPS. Por fim, foram expostos os relatórios gerados para subsidiar a análise posterior dos trechos, de forma a subsidiar um estudo mais amplo, cujo objetivo é a calibração de um modelo que descreva a capacidade de tráfego e a relação fluxo-velocidade em autoestradas e rodovias de pista dupla. Na segunda etapa do método, foi descrita a análise dos trechos, de forma a selecionar os trechos candidatos a produzir dados adequados à calibração de um modelo desse tipo, segundo os conceitos apresentados. Alternativamente, o método apresentado pode ser utilizado para a segmentação, caracterização e classificação de trechos homogêneos, em estudos de avaliação do nível de serviço, e para a modelagem de redes de simulação microscópica de tráfego. Para estudos futuros, é recomendada a calibração do método de análise de trechos em entrelaçamentos apresentada pelo HCM 2010, que apresenta, dentre outras inovações, uma equação para se determinar se um segmento opera ou não como entrelaçamento. Vale notar, no entanto, que a calibração desse modelo depende do estabelecimento prévio de valores adequados para a capacidade em trechos de autoestradas, objeto deste estudo. Sensor de Tráfego 0,1 0,2 Agradecimentos Os autores agradecem o apoio da ARTESP e das concessionárias CCR RodoAnel e CCR ViaOeste, que disponibilizaram os dados de tráfego. Os autores agradecem o apoio financeiro do CNPq, através de uma bolsa de mestrado e uma bolsa de produtividade em pesquisa, sem o qual esta pesquisa não poderia ter sido realizada.

14 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Banks, J. H. (1990) Flow Processes at Freeway Bottleneck. Transportation Research Record, v. 1287, p Bassan, S.; Polus, A. (2010) Meaning of Actual Capacity of Freeways and its Estimation. Canadian Journal of Civil Engineering, v. 37, p DER-SP (2010) Web Rotas. Departamento de Estradas de Rodagem, Governo de São Paulo. Disponível em: < Acessado em: set DER-SP (2011) Localização de Radares. Departamento de Estradas de Rodagem, Governo de São Paulo. Disponível em: < Acessado em: fev Farr, T. G., et al. (2007) The Suttle Radar Topography Mission, Ver. Geophys., 45, RG2004. Disponível em: <www2.jpl.nasa.gov/srtm/srtmbibliography.html> Acessado em: out Hall, F. L. (1992) Traffic Stream Characteristics. McMaster University, Department of Civil Engineering and Department of Geography, Hamilton, Ontario. Hannon, J. J.; Sulbaran, T. (2008) Information Technology for Efficient Project Delivery, NCHRP Synthesis 385. Transportation Research Board, The National Academies, Washington, D.C. Roess, R. P. (2011) Speed-Flow Curves for Freeways in the HCM: A Historical Perspective. 90 th Annual Meeting of the TRB, Washington, DC (CD-ROM). Roess, R.; Ulerio, J. (1993). Capacity of Ramp-Freeway Junctions. Final Report, NCHRP Project Polytechnic University, Brooklyn, N.Y. Roess, R. P.; Prassas, E. S.; McShane, W. R. (2010) Traffic Engineering. 4. ed. Upper Saddle River: Prentice Hall. Schneider, A. (2010) GPS Visualizer. Disponível em: < Acessado em: nov TRB (1985) Highway Capacity Manual. Special Report 209. Transportation Research Board, Washington, D.C. TRB (2000) Highway Capacity Manual Transportation Research Board, National Research Council, Washington, D.C. TRB (2010) Highway Capacity Manual Transportation Research Board, The National Academies, Washington, D.C. Urbanik II, T.; Hinshaw, W.; Barnes, K. (1991) Evaluation of High-Volume Urban Texas Freeways. Transportation Research Record, v. 1320, p Washburn, S. S.; Yin, Y.; Modi, v.; Kulshrestha, A. (2010) Investigation of Freeway Capacity, Part B: Freeway Capacity Estimation for Florida Freeways, Final Report. Transportation Research Center, University of Florida, Tallahassee, Florida. Watanatada, T.; Dhareshwar, A.; Rezende-Lima, P. R. S. (1987) The Highway Design and Maintenance Standard Model Volume II, Vehicle Speeds and Operating Costs: Models for Road Planning and Management. World Bank, Transportation Department, Washington, D.C. Contatos: Prof. Dr. José Reynaldo Setti (jrasetti@usp.br) Gustavo Riente de Andrade, aluno de mestrado (guriente@usp.br) Universidade de São Paulo Escola de Engenharia de São Carlos Departamento de Transportes Av. Trabalhador Saocarlense, 400. São Carlos-SP. CEP