ENGL71 - TEAU-Dados Espaciais Aplicados a Transportes e Geodésia

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1 ENGL71 - TEAU-Dados Espaciais Aplicados a Transportes e Geodésia

2 CIRA SOUZA PITOMBO UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA ESCOLA POLITÉCNICA DEPARTAMENTO DE TRANSPORTES

3 APRESENTANDO O CURSO MÓDULO TRANSPORTES DOCENTES: Cira Souza Pitombo e Patrícia Lustosa Brito I. EMENTA Conceitos fundamentais para o planejamento de transportes: modelo quatro etapas, análise espacial de problemas de transportes com uso de SIG-T. II. AVALIAÇÃO A avaliação de rendimento dos alunos será feita através de 01 (uma) prova (8,0) +atividades (2,0) 3

4 APRESENTANDO O CURSO MÓDULO TRANSPORTES III. BIBLIOGRAFIA SUGERIDA 1. SILVA, A.N.R. ; MELO, J. J. O.; BRONDINO, N. C. M. (2000) Uma introdução ao Planejamento de Transportes com Sistemas de Informação Geográfica. APOSTILA DE AULA (SÃO CARLOS) 2. SILVA, A.N.R; WAERDEN, P. VAN DER (1997) First steps with a Geographic Information System for Transportation. APOSTILA DE AULA (SÃO CARLOS) 3. KAWAMOTO, E. (2010) Análise de Sistemas de Transporte. NOTAS DE AULA (SÃO CARLOS) 4. Druck, S. ; Carvalho, M. S.; Câmara, G. ; Monteiro, A.M. (2004) Análise Espacial de Dados Geográficos 4

5 APRESENTANDO O CURSO MÓDULO TRANSPORTES IV. PROGRAMAÇÃO DE AULAS E AVALIAÇÕES/ Módulo transportes Aula nº Data Tipo de aula Item 01 16/05/2013 T/P Conceitos de Planejamento de Transportes, Pesquisa O/D. Os SIG, banco de dados, informações espaciais, considerações iniciais /05/2013 T/P SIG-T, Criando uma base de pontos, Criando uma base de áreas, Criando uma base de Linhas, Criando mapas temáticos 03 06/06/2013 T/P Trabalhando dados alfanuméricos, apresentação de mapas, Pesquisa O/D, Matriz O/D 04 13/06/2013 T/P Matrizes, Redes 05 20/06/2013 T/P Geração e Distribuição de viagens 06 27/06/2013 T/P Geração e Distribuição de viagens 5

6 O QUE VEREMOS HOJE? 1ª parte OS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA BANCO DE DADOS INFORMAÇÕES ESPACIAIS EXEMPLO DE BASE DE DADOS PONTUAIS EXEMPLO DE BASE DE DADOS DE ÁREAS EXEMPLO DE BASE DE DADOS DE REDES 6

7 DADOS ESPACIAIS O QUE SÃO DADOS ESPACIAIS? O QUE SERIA UMA ANÁLISE ESPACIAL DE DADOS? 7

8 SIGS O QUE SÃO SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA? EXEMPLOS SOTWARES QUE PERMITEM A COMBINAÇÃO DE BANCO DE DADOS ALFANUMÉRICOS COM IMAGENS ESPACIAIS (OU GEOGRÁFICAS) QUEM JÁ UTILIZA? QUAIS AS FINALIDADES DO SEU USO? 8

9 BANCO DE DADOS Nome Sexo Idade Peso (kg) Altura (m) Média do curso Adriano Masculino ,98 7 Ana Paula Feminino ,69 9 Gabriela Feminino ,65 8,5 Gislane Feminino ,7 8 Maurício Masculino ,73 7 Renato Masculino ,73 7 9

10 BANCO DE DADOS QUAIS OS ALUNOS TÊM PESO MAIOR OU IGUAL A 70 KG? 10

11 BANCO DE DADOS Nome Sexo Idade Peso (kg) Altura (m) Média do curso Adriano Masculino ,98 7 Ana Paula Feminino ,69 9 Gabriela Feminino ,65 8,5 Gislane Feminino ,7 8 Maurício Masculino ,73 7 Renato Masculino ,73 7 A MAIORIA (75%) É COMPOSTA DE ALUNOS DO SEXO MASCULINO 11

12 BANCO DE DADOS QUAIS OS ALUNOS COM NOTA ACIMA DE 7,75? 12

13 BANCO DE DADOS Nome Sexo Idade Peso (kg) Altura (m) Média do curso Adriano Masculino ,98 7 Ana Paula Feminino ,69 9 Gabriela Feminino ,65 8,5 Gislane Feminino ,7 8 Maurício Masculino ,73 7 Renato Masculino ,73 7 TODOS SÃO DO SEXO FEMININO. SERIA ISSO COINCIDÊNCIA? 13

14 BANCO DE DADOS GERENCIADORES DE BANCO DE DADOS: Fundamentais para: 1. Armazenamento 2. Manuseio 3. Atualização dos dados 4. Identificação de tendências 5. Realização de análises 14

15 INFORMAÇÕES ESPACIAIS 1. A informação perde muito do seu significado se não estiver associada a uma referência espacial ( ou geográfica) 2. Uma cidade possui cadastradas todas as ruas e as redes de infraestrutura que servem a mesma 3. Identificar o nome das ruas que não são atendidas por essa ou aquela infraestrutura não significa muito para o planejador É preciso saber a localização de tais ruas para poder planejar a expansão das redes 15

16 INFORMAÇÕES ESPACIAIS Nome Sexo Idade Peso (kg) Altura (m) Média do curso Adriano Masculino ,98 7 Ana Paula Feminino ,69 9 Gabriela Feminino ,65 8,5 Gislane Feminino ,7 8 Maurício Masculino ,73 7 Renato Masculino ,

17 INFORMAÇÕES ESPACIAIS PROFESSOR 17

18 INFORMAÇÕES ESPACIAIS TALVEZ ALGUNS ALUNOS NÃO GOSTEM DE SENTAR PRÓXIMOS AO PROFESSOR QUAL A CAPACIDADE MÁXIMA DE ALUNOS QUE A SALA COMPORTA NÚMERO DE VAGAS ATUALMENTE OCIOSAS PALPITE DE ALUNOS QUE TÊM UMA CERTA RELAÇÃO DE AMIZADE SENTAM PRÓXIMOS 18

19 INFORMAÇÕES ESPACIAIS ANÁLISE DE PADRÕES PONTUAIS POR CAUSAS EXTERNAS EM PORTO ALEGRE EM 1996 HOMICÍDIOS TRÂNSITO SUICÍDIOS 19

20 INFORMAÇÕES ESPACIAIS 20

21 INFORMAÇÕES ESPACIAIS/transportes/áreas 21

22 INFORMAÇÕES ESPACIAIS/transportes/áreas 22

23 INFORMAÇÕES ESPACIAIS/transportes/áreas 23

24 INFORMAÇÕES ESPACIAIS/transportes/redes 24

25 SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA BASES DE DADOS Y X 1,X 2,X 3,...X N LOCALIZAÇÃO GEOGRÁFICA 25

26 SIGS 1. O SIG TRABALHA COM UM ELEMENTO COMUM BANCO DE DADOS E REPRESENTAÇÃO ESPACIAL 2. CAMPO CHAVE NÃO HÁ DADOS IGUAIS EM REGISTROS DIFERENTES ID Nome Sexo Idade Peso (kg) Altura (m)média do curso 1 Adriano Masculino , Ana Paula Feminino , Gabriela Feminino ,65 8,5 4 Gislane Feminino ,7 8 5 Maurício Masculino , Renato Masculino ,73 7 ID ELO DE LIGAÇÃO ENTRE OS DADOS GRÁFICOS E OS DADOS ALFA-NUMÉRICOS 26

27 SIGS PROFESSOR ID: 4 Nome:Gislaine Sexo: Feminino Idade: 24 Peso (kg): 75 Altura:1,70 Média: 8 27

28 SIGS PROFESSOR Ana Paula Média: 8 Gabriela Média 8.5 Gislane Média 8 Renato Média 7.0 Maurício Média 7.0 Adriano Média

29 SIGS O GÊNERO SERIA O ÚNICO FATOR RELACIONADO COM AS MÉDIAS ALTAS?

30 SIGS UMA OUTRA CARACTERÍSTICA DOS SIGS É A POSSIBILIDADE DE OMITIR PARTES DO DESENHO - CAMADAS

31 SIGS SALA DE AULA

32 SIGS MOBILIÁRIO

33 SIGS PESSOAS

34 SIGS Camadas: Pontos; áreas e linhas 34

35 ANÁLISES ESPACIAIS EM UM SIG Há, em um aplicativo de SIG, dados de uma cidade qualquer, representados em 2 camadas Na camada 1 estão informações relativas ao nível de renda da população em três níveis: baixo (B); médio (M) e alto (A). 35

36 ANÁLISES ESPACIAIS EM UM SIG Na camada 2 estão representadas as informações de ocupação do solo, representada por três níveis de densidade: alta, média e baixa 36

37 ANÁLISES ESPACIAIS EM UM SIG Pode-se precisar identificar, por exemplo, regiões da cidade com condições específicas quanto a essas duas características: Nível de renda médio e densidade média, por exemplo 37

38 PROBLEMAS DE TRANSPORTE USO DE ANÁLISE DE CLUSTER EM UM PROJETO DE CARONA COMPARTILHADA (CARPOOL): CAMPUS FEDERAÇÃO ESCOLA POLITÉCNICA UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA EDUARDO RODRIGUES DE OLIVEIRA CIRA SOUZA PITOMBO 38

39 CARPOOL: INTRODUÇÃO Problemas causados pelo uso excessivo do automóvel, bem como degradação da qualidade de vida nas cidades a Carona Compartilhada (carpool) - especialmente voltada para a conscientização do atual usuário de automóvel para melhoria da mobilidade urbana. 39

40 CARPOOL: INTRODUÇÃO O aumento na aquisição de automóveis em Salvador também foi refletida em um cenário de maior escala. O número de viagens por modo individual motorizado destinadas à Escola Politécnica (Universidade Federal da Bahia) aumentou sensivelmente nos últimos anos Atualmente observa-se uma taxa de 25% de motorização, ou seja, um carro para quatro alunos. 40

41 CARPOOL: INTRODUÇÃO Mau dimensionamento do estacionamento de alunos da Escola, que opera acima da sua capacidade. 41

42 CARPOOL: OBJETIVO Propor um projeto de Carona Compartilhada (Carpool), associado a uma espécie de rodízio de carros para redução de viagens por automóveis atraídas à Escola Politécnica (Universidade Federal da Bahia), visando à melhoria do funcionamento do estacionamento de alunos da Escola. 42

43 CARPOOL: OBJETIVOS ESPECÍFICOS Montar um banco de dados georreferenciado dos alunos que possuem automóveis para viabilizar o presente projeto e possíveis trabalhos futuros; Fazer um levantamento da capacidade atual do estacionamento de alunos; Fazer levantamento dos veículos que entram e saem do estacionamento por horários e dia da semana a fim de determinar dias e/ou horários de pico; Agrupar os alunos proprietários de automóveis segundo características similares (proximidade residencial e horários de aula similares) 43

44 CARPOOL:MÉTODO COLETA DE DADOS (ENTREVISTAS) TABULAÇÃO DOS DADOS USO DO SIG PARA PREPARAÇÃO DAS VARIÁVEIS TRATAMENTO DOS DADOS AMOSTRA FINAL INFERÊNCIA ESTATÍSTICA ANÁLISE DE AGRUPAMENTOS DETERMINAÇÃO DE GRUPOS DE ALUNOS 44

45 CARPOOL: DADOS 1. Nome: Curso: ( ) Noturno; ( ) Diurno 3. Semestre: Trabalha ou faz estágio? Endereço residencial: Bairro: Horário da Entrevista: Possui automóvel? ( ) Sim ( ) Não 9. Utiliza automóvel para ir a Escola Politécnica? ( ) Sim ( )Não 10. Quais os dias e horários que freqüenta a Escola Politécnica? ( ) Segunda-feira ( ) 7:00-9:00h; ( ) 9:00 11:00h; ( ) 11:00 13:00h; ( ) 13:00 15:00; ( ) 15:00 17:00h; ( ) 17:00 19:00h ( ) Terça-feira ( ) 7:00-9:00h; ( ) 9:00 11:00h; ( ) 11:00 13:00h; ( ) 13:00 15:00; ( ) 15:00 17:00h; ( ) 17:00 19:00h ( ) Quarta-feira ( ) 7:00-9:00h; ( ) 9:00 11:00h; ( ) 11:00 13:00h; ( ) 13:00 15:00; ( ) 15:00 17:00h; ( ) 17:00 19:00h ( ) Quinta-feira ( ) 7:00-9:00h; ( ) 9:00 11:00h; ( ) 11:00 13:00h; ( ) 13:00 15:00; ( ) 15:00 17:00h; ( ) 17:00 19:00h ( ) Sexta-feira ( ) 7:00-9:00h; ( ) 9:00 11:00h; ( ) 11:00 13:00h; ( ) 13:00 15:00; ( ) 15:00 17:00h; ( ) 17:00 19:00h 11. Costuma dar carona para algum colega quando vem à Escola? ( ) Sim ( ) Não 12. Quantos? 13. Avalie o grau de dificuldade para utilização do estacionamento da Escola Politécnica ( ) Altíssimo; ( ) Alto; ( )Moderado; ( ) Baixo; ( ) Baixíssimo 14. Quanto tempo costuma esperar em média para encontrar vaga disponível no estacionamento? 15. Costuma estacionar em outro local? Qual? 16. Em sua opinião, qual o pior horário e dia para encontrar vagas disponíveis? 17. Caso seja aluno de curso noturno, costuma estacionar no estacionamento de professores? 45

46 CARPOOL: TABULAÇÃO DOS DADOS 46

47 CARPOOL: DADOS 47

48 CARPOOL: CENTRÓIDES 48

49 CARPOOL: AGRUPAMENTO 1 (Grupo 1 Miolo Sul/Liberdade) (Grupo 2 Pituba ) 49

50 CARPOOL: AGRUPAMENTO 1 (Grupo 3 Orla Sul ) Grupo 4 Penísula Grupo 5 Miolo Norte 50

51 CARPOOL: AGRUPAMENTO 1 Grupo 6 Orla Norte 1 Grupo 7 Brotas 1 Grupo 8 Brotas 2 51

52 CARPOOL: AGRUPAMENTO 1 Grupo 9 Orla Norte 2 Grupo 10 Federação 52

53 CARPOOL: AGRUPAMENTO 2 ID Nome Bairro REGIÃO DA CIDADE GRUPOS SUBGRUPOS ADESIVOS 1 Pituba Pituba 2 2 VERMELHO 2 Stiep Pituba 2 1 VERMELHO 3 Pituba Pituba 2 2 BRANCO 4 Itaigara Pituba 2 2 VERMELHO 5 Pituba Pituba 2 2 BRANCO 6 Pituba Pituba 2 2 VERMELHO 7 Pituba Pituba 2 2 BRANCO 8 Cam. das árvores Pituba 2 1 BRANCO 9 Armação Pituba 2 2 VERMELHO 10 Pituba Pituba 2 1 VERMELHO 11 Costa Azul Pituba 2 1 BRANCO 12 Pituba Pituba 2 1 VERMELHO 13 Itaigara Pituba 2 1 BRANCO 14 Pituba Pituba 2 1 VERMELHO 15 Costa Azul Pituba 2 2 BRANCO 16 Cam. das árvores Pituba 2 2 VERMELHO 17 Pituba Pituba 2 1 BRANCO 18 Cam. das árvores Pituba 2 1 VERMELHO 19 Itaigara Pituba 2 1 BRANCO 20 Pituba Pituba 2 2 BRANCO 21 Pituba Pituba 2 1 VERMELHO 22 Pituba Pituba 2 1 BRANCO 23 Pituba Pituba 2 2 VERMELHO 24 Pituba Pituba 2 1 VERMELHO 25 Pituba Pituba 2 1 BRANCO 26 Cam. das árvores Pituba 2 1 VERMELHO 27 Costa Azul Pituba 2 1 BRANCO 28 Pituba Pituba 2 1 VERMELHO 29 Costa Azul Pituba 2 2 BRANCO 30 Itaigara Pituba 2 1 BRANCO 31 Pituba Pituba 2 2 VERMELHO 32 Itaigara Pituba 2 1 VERMELHO 33 Pituba Pituba 2 1 BRANCO 34 Pituba Pituba 2 1 VERMELHO Subgrupos Principais Horários 1 seg e qua (07:00 às13:00) e ter e qui (09:00 às 17:00) 53 2 seg e qua (09:00 às13:00)

54 TAREFA 1 TAREFAS DESCRIÇÃO DATA DE ENTREGA TAREFA 1 LEITURA ANÁLISE ESPACIAL E GEOPROCESSAMENTO - TEXTO/EXERCÍCIO 23/05/2013 TAREFA 2 TAREFA 3 TAREFA 4 TAREFA 5 54