UTILIZAÇÃO DO MÉTODO DE PREFERÊNCIA DECLARADA PARA CARACTERIZAÇÃO DA DEMANDA PELO TRANSPORTE CICLOVIÁRIO EM MONTES CLAROS/MG

UTILIZAÇÃO DO MÉTODO DE PREFERÊNCIA DECLARADA PARA CARACTERIZAÇÃO DA DEMANDA PELO TRANSPORTE CICLOVIÁRIO EM MONTES CLAROS/MG Jefferson Ramon Lima Magalhães Dimas Alberto Gazolla Palhares Universidade Federal de Minas Gerais Escola de Engenharia da UFMG RESUMO Este artigo avalia as preferências de utilização da bicicleta de usuários do sistema viário de uma cidade brasileira de porte médio através do método de preferência declarada. Os cenários hipotéticos relacionados à circulação de ciclistas, às características de rotas cicláveis e à infraestrutura para estacionamento de bicicletas foram utilizados para criar modelos logit multinomial explodidos. A análise dos dados coletados em diferentes polos geradores de viagens de Montes Claros-MG indica que os atributos pavimento e sentido de circulação foram os mais relevantes para os entrevistados. Por outro lado, a menor importância dos atributos tempo de viagem e quantidade de veículos denota uma situação particular de utilização do sistema viário de Montes Claros. Os resultados também foram utilizados para elaborar diretrizes de soluções de planejamento de transporte cicloviário para o município. ABSTRACT This paper examines the road users preferences of bicycle usage in a medium-sized brazilian city using stated preference techniques. The hypothetical alternatives about cyclist circulation, characteristics of cycle routes and bicycle parking facilities have been designed in order to create exploded logit models. The analysis of data collected at several trip generation poles in Montes Claros, MG, indicates that pavement and way driving are the most important attributes for the respondents. On the other hand, the lesser importance of the attributes travel time and motorized vehicle volume denotes a particular situation towards the urban road network usage in Montes Claros. The results have also been used to create guidelines for the development of the bicycle transportation planning solutions for that city. 1. INTRODUÇÃO Na área de transportes, os métodos tradicionais de coleta de dados para o planejamento permitem a realização de estudos de previsão de demanda para um determinado sistema a partir de alternativas já existentes, através de dados sobre o sistema viário e os sistemas de transportes existentes, do perfil socioeconômico dos usuários e de análise da legislação municipal. Por outro lado, existem situações em que a verificação do comportamento da demanda é necessária para realizar alterações desejáveis no sistema ou mesmo introduzir uma nova alternativa. No último caso, a implantação de um novo sistema físico de transportes apenas para esse propósito é inviável por razões de custo, de complexidade e do risco de rejeição por parte dos usuários. Dessa forma, recorre-se ao método de preferência declarada para elaborar modelos comportamentais de demanda baseados em cenários hipotéticos para avaliar as preferências dos usuários em relação a alternativas ainda não existentes, o qual constitui uma ferramenta importante para auxiliar planejadores de transportes e nortear políticas públicas de transportes. Uma aplicação deste método está no planejamento de transporte cicloviário, que se tornou objeto de estudo nas últimas décadas com o objetivo de torná-lo uma alternativa para reduzir os impactos causados pelos problemas de transportes urbanos existentes em cidades de portes grande e médio. Este trabalho é baseado em uma das etapas de um estudo de elaboração de uma proposta de diretrizes para definição de rotas cicláveis na cidade de Montes Claros/MG, com o objetivo de apresentar os resultados da aplicação do método de preferência declarada para caracterizar a

demanda pelo transporte cicloviário de uma cidade de porte médio em relação a situações relacionadas à utilização da bicicleta e subsidiar diretrizes de planejamento com soluções aplicáveis à realidade local. A próxima seção deste trabalho apresenta um breve histórico sobre o método e a base teórica para a calibração de um modelo de preferência declarada. A seção 3 descreve a proposta metodológica utilizada para a montagem dos experimentos e a etapa de aplicação de questionários para pesquisa. Os resultados obtidos e a discussão dos mesmos encontram-se na seção 4. Finalmente, a última seção apresenta as conclusões e as recomendações deste trabalho. 2. O MÉTODO DE PESQUISA DE PREFERÊNCIA DECLARADA 2.1. Preferência declarada versus preferência revelada O método de preferência declarada era utilizado inicialmente em pesquisas de transportes para complementar a coleta de dados feita por métodos de preferência revelada, sendo estes caracterizados pela realização de estudos de previsão do comportamento da demanda baseados em dados obtidos através de observações diretas ou da avaliação da preferência dos entrevistados a partir de cenários reais, dentre os quais era escolhido apenas o mais atrativo, excluindo-se os restantes. No entanto, o método de preferência revelada possui algumas desvantagens e limitações que podem inviabilizá-lo, tais como: a necessidade de realizar pesquisas mais abrangentes devido à dificuldade de obtenção de informações a partir das alternativas rejeitadas pelos entrevistados, a complexidade do tratamento estatístico dos dados por causa do alto grau de correlação entre as variáveis explicativas do modelo e o alto custo de aplicação da pesquisa (Freitas, 1995, apud Marques, 2003). Ao longo da década de 1980, o método de preferência declarada passou a ser utilizado de forma significativa em pesquisas na área de transportes para superar as limitações citadas anteriormente. Isso tornou-se possível devido à melhoria da eficiência dos modelos estatísticos utilizados para tratamento dos dados coletados, à capacitação das equipes de pesquisa e à diminuição do custo de aplicação das pesquisas, que permitiu a realização daquelas anteriormente abandonadas por falta de recursos (Ortúzar e Willumsen, 2001). Sendo assim, esse método permite avaliar as preferências dos entrevistados em situações hipotéticas onde sabe-se pouco ou nada a respeito do comportamento dos mesmos e, ao mesmo tempo, obter informações mais precisas sobre a influência isolada de variáveis com forte grau de correlação para evitar situações de multicolinearidade nos modelos pesquisados (Richardson et al., 1995). De acordo com Pearmain et al. (1991), o método de preferência declarada caracteriza-se por: a) apresentar situações hipotéticas aos entrevistados; b) representar um serviço/produto a ser avaliado por meio de opções (ou atributos); c) atribuir valores a cada atributo pesquisado conforme a importância dos mesmos para a pesquisa; d) definir atributos através da realização de experimentos-teste para avaliar e assegurar a independência estatística dos mesmos; e) utilizar uma técnica de ordenação para a declaração de preferência dos entrevistados;

f) utilizar métodos estatísticos para estimar os atributos associados a um item avaliado. Segundo Bates (1991), existem três técnicas de ordenação para a realização de coleta de dados em campo, que são: a) escolha (choice): os entrevistados escolhem apenas a alternativa que mais lhes agradam dentre um conjunto de alternativas oferecido a eles; b) avaliação (rating): os entrevistados dão respostas individuais para cada alternativa por meio de uma escala de preferência do tipo concordo totalmente, concordo parcialmente, indiferente, discordo parcialmente, discordo totalmente ; c) ordenação (ranking): os entrevistados defrontam-se com algumas alternativas apresentadas simultaneamente para colocá-las em ordem decrescente de preferência. 2.2. Calibração de um modelo de preferência declarada A análise dos dados de um modelo de preferência declarada é baseada na Teoria da Utilidade. Segundo essa teoria, os indivíduos tendem a maximizar a Função Utilidade, dado um conjunto de restrições (Ben-Akiva e Lerman, 1985). A Função Utilidade é um modelo comportamental desagregado que permite a decomposição das preferências admitidas dos entrevistados em pequenas utilidades para cada atributo pesquisado, o que é útil para analisar a escolha dos mesmos frente a outras alternativas. A forma linear-aditiva é a mais utilizada para a determinação da função utilidade, que é expressa segundo a Equação 1: em que U in : utilidade da alternativa i para o indivíduo n; χ ink : valor do atributo k para a alternativa i para o indivíduo n; β k : coeficiente do modelo para o atributo k (depende da técnica de ordenação adotada); e K: quantidade de atributos das alternativas. A estimativa dos parâmetros da função utilidade é realizada através de métodos comportamentais probabilísticos de escolha direta, sendo o modelo logit o mais utilizado em pesquisas na área de transportes (Souza, 2002). Devido à complexidade dos cálculos, requer a utilização de softwares específicos, como o software LMPC (sigla para Logit Multinomial com Probabilidade Condicional), desenvolvido por Souza (1999), que foi escolhido para utilização neste trabalho, conforme será visto adiante. Matematicamente, a probabilidade de uma alternativa a ser escolhida em relação à outra é expressa pela Equação 2: em que P i : probabilidade da alternativa i ser escolhida; e: base do logaritmo neperiano; j : número de alternativas consideradas; e U i,,j : utilidades das alternativas consideradas. Quando a declaração de preferência dos entrevistados envolve a ordenação de mais de duas alternativas pesquisadas, recorre-se ao modelo Logit Multinomial Explodido. A explosão dos dados ocorre quando o processo de escolha de J alternativas em um conjunto de opções de (1) (2)

escolha C é desdobrado na tomada de J-1 decisões independentes, de forma que as utilidades decompostas para cada atributo pesquisado correspondam a entrevistas realizadas com usuários distintos (Ben-Akiva e Lerman, 1985). Dessa forma, o Modelo Logit Multinomial pode ser escrito como é indicado pela Equação 3: em que P n (1,2,...,J): probabilidade da alternativa 1 ser preferida em relação à 2, da 2 em relação à 3, e assim por diante; e: base do logaritmo neperiano; e χ ink e β k são as mesmas incógnitas indicadas na Equação 1. A avaliação da consistência dos parâmetros escolhidos para o ajuste de modelos de preferência declarada através de métodos logit passa por outras três verificações (Souza, 2002): a) análise dos sinais dos coeficientes obtidos nas funções estimadas; b) significância estatística das variáveis (teste t-student); c) aderência do modelo aos dados (índice ρ², que é análogo ao coeficiente de correlação R², utilizado na análise de regressões lineares). Estudos indicam que valores de ρ² próximos a 40% podem ser considerados bons ajustes para o método de preferência declarada (Ortúzar e Willumsen, 2001). 3. APLICAÇÃO DO MÉTODO DE PREFERÊNCIA DECLARADA PARA CARACTERIZAÇÃO DA DEMANDA PELO TRANSPORTE CICLOVIÁRIO 3.1. Área de estudo O município de Montes Claros está localizado no estado de Minas Gerais, na mesorregião Norte de Minas, numa região de clima tropical semi-árido e de formações vegetais caracterizadas pela transição entre espécies de cerrado, caatinga e campos de altitude (PMMC, 2006). Com uma população de 361.915 habitantes (IBGE, 2010), a economia do município é voltada principalmente para o setor de comércio e serviços, e o setor industrial possui participação significativa na geração de riquezas. No que diz respeito ao transporte cicloviário, Montes Claros foi uma das cidades brasileiras escolhidas por GEIPOT (2001) para a elaboração de uma publicação que reuniu informações sobre a utilização da bicicleta no território nacional. De acordo com GEIPOT (2001), o uso da bicicleta no município é significativo ao longo do dia, principalmente em direção a áreas comerciais, escolares e industriais. Por outro lado, a pequena extensão da malha cicloviária e os conflitos de circulação entre as bicicletas e demais veículos no sistema viário, especialmente na área central, são os principais obstáculos para incentivar o uso regular da bicicleta como meio de transporte no município (GEIPOT, 2001). A malha cicloviária de Montes Claros é composta por 9,2 km de rotas cicláveis (ciclovias e ciclofaixas), que são interligadas parcialmente. Estima-se também que cerca de 10 mil bicicletas circulam no sistema viário do município (PMMG, 2012), o que corresponde a 10% da frota de automóveis e motocicletas do município (DENATRAN, 2012). (3)

3.2. Montagem dos experimentos - Proposta metodológica De acordo com Hensher et al. (1999), a montagem de experimentos de preferência declarada obedece as seguintes etapas: i) identificação dos atributos a serem pesquisados; ii) seleção da unidade de medida para cada atributo considerado; iii) definição das unidades de grandeza dos atributos considerados e do número de alternativas geradas pelas combinações pelos mesmos; iv) definição da técnica de ordenação para declaração de preferência. Na maioria das vezes, a decisão quanto ao objeto de estudo da pesquisa depende da realização de pesquisas prévias junto ao público-alvo (Ortúzar e Willumsen, 2001). No entanto, como este trabalho trata-se de uma aplicação para um estudo de caso de uma cidade no Norte de Minas com problemas de logística para a realização da pesquisa, optou-se por definir três aspectos associados ao transporte cicloviário para caracterizar a demanda pesquisada: circulação, características das rotas cicláveis e criação de bicicletários com tarifa de utilização. A escolha dos atributos associados a esses itens avaliados baseou-se na literatura sobre o transporte cicloviário no Brasil, na caracterização da área de estudo e em pesquisas realizadas para a identificação dos atributos mais importantes para os ciclistas, tendo em vista a elaboração de projetos cicloviários em cidades brasileiras. Além disso, para que houvesse minimização de custos sem que a qualidade dos dados coletados fosse comprometida, optou-se por reproduzir um cenário já testado de preferência declarada, elaborado por Kirner (2006), com algumas adaptações. O cenário em questão procurou identificar as preferências de entrevistados de uma cidade de porte médio do interior de São Paulo quanto às características de rotas cicláveis, a partir de atributos coerentes. Dessa forma, o modelo também é aplicável para o município de Montes Claros. Os itens avaliados foram subdivididos em três atributos com dois níveis associados a cada um deles, que resultaram na criação de oito combinações, de modo a evitar a influência do efeito causado pelo cansaço na qualidade dos dados coletados. Para criar cada uma das combinações, os níveis receberam um sistema de pontuação binário, no qual o número zero (0) foi atribuído às situações desfavoráveis e o número um (1), às favoráveis, como é mostrado nas Tabelas 1, 2 e 3. Tabela 1: Pontuação dos níveis associados aos atributos pesquisados para a avaliação do item Condições de circulação dos ciclistas Atributo Natureza da variável Pontuação dos níveis associados Quantidade de veículos na via Qualitativa 0 = Não justifica a criação de rotas cicláveis (tráfego normal) 1 = Justifica a criação de rotas cicláveis (tráfego intenso) Sentido de circulação Qualitativa 0 = Ruim (sentido contrário) 1 = Bom (mesmo sentido) Segregação do tráfego Qualitativa 0 = Ruim (compartilhado) 1 = Bom (segregado) Tabela 2: Pontuação dos níveis associados aos atributos pesquisados para a avaliação do item Características das rotas cicláveis Atributo Natureza da variável Pontuação dos níveis associados Tempo de viagem Quantitativa 0 = Ruim (acima de 30 minutos) 1 = Bom (até 30 minutos) Velocidade máxima permitida para 0 = Ruim (acima de 50 km/h) Quantitativa veículos na via 1 = Bom (entre 30 e 50 km/h) Pavimento Qualitativa 0 = Ruim (com irregularidades) 1 = Bom (sem irregularidades)

Tabela 3: Pontuação dos níveis associados aos atributos pesquisa dos para a avaliação do item Infraestrutura de bicicletários pagos Atributo Natureza da variável Pontuação dos níveis associados Área para sanitários e banho Quantitativa 0 = Não 1 = Sim Nível de segurança do local Qualitativa 0 = Ruim (local inseguro) 1 = Bom (local seguro) Tarifa de utilização Quantitativa 0 = Menos atrativo (entre R$ 0,60 e R$ 1,00) 1 = Mais atrativo (até R$ 0,50) Os cenários hipotéticos correspondentes às situações extremas (aquelas nas quais todos os níveis associados representam situações favoráveis ou desfavoráveis) foram mantidos na pesquisa para assegurar a significância estatística dos atributos escolhidos. Dessa forma, optou-se pela realização de um ensaio fatorial completo, no qual todas as combinações possíveis são mantidas para a realização da pesquisa. Os cenários correspondentes a cada item avaliado foram agrupados em dois cartões com quatro combinações para facilitar o trabalho dos entrevistadores e diminuir o tempo de aplicação da pesquisa. Dessa forma, seis blocos de cartões foram confeccionados. Cada combinação foi representada graficamente por figuras com legendas correspondentes aos níveis atribuídos para facilitar a compreensão das alternativas pelos entrevistados e evitar a interferência dos entrevistadores na coleta de dados. A disposição das combinações em cada cartão obedeceu ao critério proposto por Souza (1999) para um ensaio fatorial completo de um item avaliado com três atributos e dois níveis. Esta condição é necessária para utilizar o software LMPC (Logit Multinomial com Probabilidade Condicional) na modelagem numérica dos dados coletados, sem prejudicar a interpretação dos resultados. A Tabela 4 mostra a disposição das combinações em cada cartão utilizado. Tabela 4: Disposição das combinações nos cartões de pesquisa Número do cartão Combinações 1, 3 e 5 000 101 011 110 2, 4 e 6 100 010 001 111 As Figuras 1, 2 e 3 mostram exemplos de cenários hipotéticos referentes a cada um dos itens avaliados para a aplicação do método de preferência declarada. Figura 1: Exemplo de cenário hipotético para pesquisa sobre circulação de ciclistas Figura 2: Exemplo de cenário hipotético para pesquisa sobre características de rotas cicláveis

Figura 3: Exemplo de cenário hipotético para pesquisa sobre infraestrutura para criação de bicicletários pagos 3.3. Realização de experimento-teste Antes da etapa de aplicação dos questionários em campo, uma pesquisa-piloto foi realizada para verificar a existência de atributos colineares em algum dos modelos utilizados. Para isso, foram entrevistados onze ciclistas em Montes Claros/MG nos dias 06/12/2012 e 09/12/2012. Apesar da amostra reduzida, o software LMPC não detectou colinearidades entre os atributos pesquisados para cada modelo. No entanto, um deles não atendeu as condições de aderência aos dados coletados, possivelmente devido ao não entendimento correto da pesquisa por parte dos usuários ou a erros na elaboração da pergunta que precedeu a apresentação dos cartões. Dessa forma, os aplicadores do questionário utilizado receberam instruções mais específicas para evitar a repetição das situações mencionadas. 3.4. Seleção da amostra A distribuição da amostra pesquisada baseou-se na proporção de gênero da população de Montes Claros, que é encontrada na pirâmide etária da população do município, fornecida pelo Censo 2010 do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Por outro lado, a faixa etária da amostra pesquisada foi limitada ao intervalo entre 10 e 64 anos. O limite mínimo de idade foi estabelecido para abranger estudantes capazes de utilizar a bicicleta com algum grau de segurança em direção a áreas escolares, enquanto o limite máximo elimina da pesquisa usuários que possuem o benefício da gratuidade de utilização do sistema de transporte coletivo urbano. O número de questionários aplicados foi definido de acordo com as recomendações da literatura para a aceitabilidade dos resultados obtidos pelo método de preferência declarada. De acordo com Kroes e Sheldon (1988), o número máximo de pesquisas varia entre 75 e 100. Contudo, mais de 100 pesquisas foram realizadas devido à necessidade de minimizar a margem de erro dos resultados, principalmente pela falta de tempo para realizar o ajuste dos dados coletados. 3.5. Realização da pesquisa A aplicação de 168 questionários de pesquisa ocorreu entre os dias 10 e 19 de dezembro de 2012, exceto nos finais de semana, e entre os dias 07 e 09 de janeiro de 2013. Os locais escolhidos para a coleta de dados foram polos geradores de viagens de Montes Claros, que foram identificados a partir da literatura existente sobre o município (França; Gomes, 2007). Os seguintes polos geradores foram pesquisados: Centro, UNIMONTES, Canelas (na região que engloba o Terminal Rodoviário e o Montes Claros Shopping Center), Ibituruna e Major Prates, indicados no mapa de localização dos polos geradores de Montes Claros mostrado na página seguinte, na Figura 4.

Figura 4: Localização dos Polos Geradores de Viagens de Montes Claros No entanto, a coleta de dados não foi realizada em todos eles devido à limitação de tempo do trabalho. Além disso, não houve coleta de dados na região das universidades (Faculdades Santo Agostinho, FUNORTE e Instituto de Ciências Agrárias da UFMG) porque o início do período de realização da pesquisa coincidiu com o início do período de férias das instituições de ensino citadas anteriormente. Os entrevistados foram escolhidos de forma aleatória nos locais citados. Do número total de entrevistados, aproximadamente 52% é do sexo feminino e 48%, do sexo masculino, o que está em acordo com a distribuição de gênero da população de Montes Claros retirada dos dados fornecidos pelo IBGE. Quanto à faixa etária, pode-se dizer que a amostra pesquisada foi aproximadamente equitativa. Considerando as viagens realizadas pelo modo de transporte mais utilizado pelos entrevistados, cerca de um terço delas é feita por ônibus em direção ao local de trabalho, com frequência de quatro a seis vezes por semana, o que já era esperado pelo fato de que a parcela da população de usuários cativos do modal ônibus é muito maior que a de ciclistas em circulação em Montes Claros (17% contra 3%, respectivamente). O tempo médio para a realização da pesquisa foi de 15 minutos por entrevistado, sendo a maior parte dele gasto na etapa de consulta das alternativas de preferência declarada. Mesmo com a divisão das alternativas em dois blocos de cartões por modelo e as mesmas estarem suficientemente visíveis aos entrevistados, parte do grupo de maior faixa etária avaliada (50 a 64 anos) teve um pouco de dificuldade para ordenar as alternativas apresentadas ou entender os objetivos da pesquisa. Os demais grupos não apresentaram esse problema. Além disso, houve um retorno positivo de alguns entrevistados ciclistas, relativo aos atributos definidos para aplicação do modelo, os quais consideraram condizentes com os aspectos relacionados ao transporte cicloviário no município.

4. AJUSTE DOS DADOS COLETADOS E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS O software LMPC foi utilizado para realizar o ajuste da função utilidade a partir dos dados coletados em campo para os três itens avaliados e identificar os atributos mais relevantes para os entrevistados em relação ao transporte cicloviário em Montes Claros/MG. Os dados coletados foram ajustados duas vezes, sendo o segundo ajuste necessário para eliminar os dados discrepantes (realizada automaticamente pelo software) e melhorar a performance dos modelos utilizados. Uma vez que foram utilizados dois cartões para avaliar cada item, o software LMPC então considera que o número de entrevistas realizado é o dobro do número de questionários de pesquisa aplicados. Feito isso, os resultados obtidos referentes à pesquisa sobre infraestrutura de bicicletários pagos foram descartados, pois o atributo Tarifa de Utilização não apresentou significância estatística e as condições de aderência ao modelo Logit Multinomial não foram atendidas. Quanto aos outros dois modelos, houve eliminação de dados apenas no modelo referente ao item Condições de circulação dos ciclistas, que totalizaram 15 entrevistas. Os resultados dos ajustes dos modelos validados encontram-se nas Tabelas 5 e 6. Tabela 5: Ajuste dos dados referentes ao item Condições de circulação dos ciclistas Resultados do Software LMPC - Pesquisa 1: Condições de circulação dos ciclistas Atributos pesquisados Quantidade de veículos Sentido de circulação na via Segregação do tráfego Coeficiente 0,5040 1,7160 1,1296 Erro 0,0877 0,1043 0,0936 Teste t 5,7486 16,4526 12,0634 Número de entrevistas = 306 Número de casos = 918 Teste de razão de verossimilhança: F(0) = -972,4845/ F(β) = -687,9603 / LR = [-2(F(0)-F(β))] = 569,0483 Medida de aderência da amostra: ρ = 0,2926 / ρ(ajustado) = 0,2895 Coeficiente de correlação da amostra: 0,99 Coeficiente de explicação da amostra: 0,98 Melhoria de performance = 9,9% Tabela 6: Ajuste dos dados referentes ao item Características das rotas cicláveis Resultados do Software LMPC - Pesquisa 2: Características das rotas cicláveis Atributo pesquisado Tempo de viagem Velocidade dos veículos Pavimento Coeficiente 0,2229 0,9873 1,8954 Erro 0,0824 0,0866 0,1045 Teste t 2,7052 11,4067 18,1340 Número de entrevistas = 336 Número de casos = 1008 Teste de razão de verossimilhança: F(0) = -1067,8261/ F(β) = -753,9832 / LR = [-2(F(0)-F(β))] = 627,6857 Medida de aderência da amostra: ρ = 0,2939 / ρ(ajustado) = 0,2911 Coeficiente de correlação da amostra: 1,00 Coeficiente de explicação da amostra: 0,99 Os resultados obtidos mostram que os sinais positivos dos coeficientes associados aos atributos pesquisados indicam um aumento de utilidade à medida que os atributos passam do nível 0 (situação desfavorável) para o nível 1 (situação favorável). O grau de importância de cada um dos atributos é diretamente proporcional ao valor numérico. Além disso, os coeficientes são estatisticamente significativos para o nível de confiança de 95% dos dados

coletados, já que os resultados do Teste t superaram o valor crítico de +1,96. Por fim, os valores encontrados para o parâmetro ρ(ajustado) estão dentro do intervalo de valores característico do modelo Logit Multinomial. Dessa forma, os coeficientes encontrados podem ser utilizados para definir uma função utilidade que reproduza as preferências admitidas dos entrevistados em relação às características de rotas cicláveis e às condições de circulação de ciclistas em Montes Claros/MG. A análise comparativa dos coeficientes foi realizada através da Função Utilidade Máxima, que permite identificar os atributos mais relevantes para os entrevistados em relação à utilidade total das alternativas pesquisadas. O valor máximo da função utilidade corresponde à soma dos valores encontrados para os coeficientes considerando o cenário hipotético que representa a situação mais favorável (isto é, quando todos os atributos estão no nível 1). A Tabela 7 mostra as utilidades dos atributos em comparação com a utilidade máxima dos itens avaliados referente a eles, cujos resultados estão representados graficamente na Figura 5. Tabela 7: Utilidade dos atributos pesquisados em relação à utilidade máxima do item avaliado Item avaliado Atributo Coeficiente Utilidade do atributo em relação à máxima Quantidade de veículos 0,5040 15% Circulação de Sentido de circulação 1,7160 51% ciclistas Segregação do tráfego 1,1296 34% Utilidade máxima 3,3496 - Tempo de viagem 0,2229 7% Características das Velocidade dos veículos na via 0,9873 33% rotas cicláveis Pavimento 1,8954 60% Utilidade máxima 3,0156 - Figura 5: Utilidades dos atributos em comparação à utilidade máxima dos modelos utilizados Ao comparar as utilidades dos atributos, nota-se que os atributos mais relevantes para a maioria dos entrevistados foram Sentido de circulação e Pavimento, com 51% e 60% de preferência, respectivamente, sendo que este último foi o mais significativo dentre todos os pesquisados, conforme esperado, visto que boa parte das vias de Montes Claros/MG apresentam problemas de conservação do pavimento. Em segundo lugar aparecem os atributos Segregação do tráfego, com 34% de preferência e Velocidade dos veículos na via, com 33% de preferência, sendo significativos para um terço dos entrevistados. Por outro lado, os atributos Quantidade de veículos e Tempo de viagem, com 15% e 7% de preferência, respectivamente, foram relativamente pouco significativos, o que não era esperado. Uma explicação possível para este resultado está relacionada a uma situação específica de utilização do sistema viário de Montes Claros/MG quanto aos hábitos de circulação já consolidados, visto que os usuários estão acostumados a realizar deslocamentos

regulares longos entre regiões do município, passando pelas áreas centrais da cidade, sem possibilidade de opção de rotas alternativas. Observações de campo identificaram que, na área central da cidade, as avenidas que fazem parte das rotas de ciclistas são de mão dupla e apresentam nível de serviço de tráfego variando do nível C ao E, com predominância do nível D para a maioria delas. Estas condições de circulação, associadas à inexistência de opções de rotas, podem explicar porque o tempo de duração da viagem e o nível de tráfego de veículos nas vias escolhidas tornam-se fatores secundários para a escolha das rotas a serem utilizadas, não se importando em circular em condições adversas. Dessa forma, os atributos citados inicialmente tornam-se pouco relevantes para esses usuários. 5. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES A proposta metodológica testada, a partir da utilização e aplicação do método de preferência declarada para auxiliar na caracterização da demanda futura em projetos de transporte cicloviário, mostrou-se um ferramental técnico útil e adequado para avaliar o comportamento dos usuários potenciais deste modal diante de situações propostas de soluções alternativas de projeto de sistema cicloviário. Considerando o curto período de tempo de realização da pesquisa e um custo de aplicação de pesquisa relativamente baixo, os resultados apresentados para o estudo de caso da cidade de Montes Claros/MG permitiram subsidiar a formulação de um conjunto de propostas de diretrizes para o transporte cicloviário no município, criando parâmetros técnicos para a apreciação e a tomada de decisão por parte do poder público municipal para a implantação de projeto de oferta futura de sistema. O ajuste da função utilidade dos itens avaliados a partir dos dados coletados em campo possibilitou a identificação dos atributos mais relevantes para os entrevistados. Ao considerar o processo de evolução da expansão urbana do munícipio ao longo das últimas décadas e as atuais condições de circulação e conservação da infraestrutura viária no município, os atributos Sentido de circulação, Pavimento, Segregação do tráfego e Velocidade dos veículos na via foram identificados como os mais relevantes para os entrevistados, corroborando uma expectativa esperada inicialmente. No entanto, o mesmo não foi verificado para os atributos Tempo de viagem e Quantidade de veículos, visto que apresentaram pequena relevância relativa para os entrevistados. Essa situação pode indicar uma situação específica de utilização do sistema viário na qual as preferências atuais de características de circulação tornam esses aspectos pouco significantes na tomada de decisão sobre a escolha da melhor rota, conforme mencionado no item de discussão dos resultados. Em paralelo, os problemas encontrados após o ajuste dos dados referentes à pesquisa sobre inclusão de Infraestrutura de bicicletários pagos podem estar associados a possíveis erros de formulação do questionário precedente à apresentação dos blocos de cartões ou ao não entendimento dos objetivos da pesquisa por parte dos entrevistados. Sendo assim, recomendase a reformulação dos cenários avaliados de forma que sejam capazes de fornecer informações que permitam identificar um intervalo de tarifas considerado atrativo, ou não, para utilização de futuros bicicletários no município de Montes Claros/MG. Somado também aos resultados obtidos pelo processo metodológico utilizado, os valores próximos de função utilidade máxima, relativos aos itens Condições de circulação dos ciclistas e Características das rotas cicláveis, indicam que as propostas de diretrizes de transporte cicloviário, formuladas a partir deste processo e que porventura sejam adotadas para o município, deverão atender a ambos os aspectos considerados, de modo que as soluções de projeto garantam a atratividade das futuras rotas cicláveis e promovam o

incentivo ao uso regular da bicicleta para deslocamentos na área urbana de Montes Claros. As diretrizes formuladas contemplaram parâmetros ligados à infraestrutura para circulação de ciclistas (tipologia, hierarquização e localização das rotas cicláveis, rotas diretrizes, parâmetros geométricos, especificação de pavimento, tratamento de interseções perigosas para os ciclistas), à infraestrutura para guarda e estacionamento de bicicletas e a aspectos operacionais (mudança de tipologia de rotas cicláveis, integração com outros modos de transporte e campanhas educativas), que culminaram em proposta de rede cicloviária para Montes Claros/MG. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BEN-AKIVA, M.; LERMAN, S. (1985) Discrete choice analysis: theory and application to travel demand. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 1985. 390 p. BATES, J. (1991) Introduction to Stated Preference Techniques: Theoretical Basis and Other Key Issues. P.T.R.C. Course Lecture Notes. Oxford University, Inglaterra. DENATRAN - Departamento Nacional de Trânsito (2012) Frota de veículos. Contém informações sobre a frota total de veículos em cidades brasileiras. Disponível em: <http://www.denatran.gov.br/frota.htm>. FRANÇA, I. S. de (2007) A cidade média e suas centralidades: Exemplo de Montes Claros no Norte de Minas Gerais. 256f. Dissertação de Mestrado. Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2007. GEIPOT (2001) Planejamento Cicloviário: Diagnóstico Nacional. Brasília: Empresa Brasileira de Transportes e Trânsito, 2001. GOMES, F. S. (2007) Discursos contemporâneos sobre Montes Claros: (re)estruturação urbana e novas articulações. 181f. Dissertação de Mestrado. Escola de Arquitetura, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, 2007. Disponível em: <http://www.bibliotecadigital.ufmg.br>. HENSHER, D. A.; LOUVIERE, J.; SWAIT, J. (1999) Combining Sources of Preference Data. Journal of Econometrics, v. 89, p. 197-221, 1999. IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (2010). Censo Demográfico de 2010. Dados referentes ao município de Montes Claros. Disponível em: <http://www.censo2010.ibge.gov.br>. KIRNER, J. (2006) Proposta de um método para a definição de rotas cicláveis em áreas urbanas. Dissertação de Mestrado. Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia. Universidade Federal de São Carlos. 2006. KROES, E. P.; SHELDON, R. J. (1988) Stated preference methods. An introduction. Journal of Transport Economics and Policy, v. 22, n. 1, p. 11-25, 1988. MARQUES, K. W. B. (2003) Preferência declarada aplicada à alocação ótima de alunos nas escolas - um estudo de caso. Dissertação de Mestrado. Departamento de Matemática. Universidade Federal do Paraná. 2003. Disponível em: < http://www.ppgmne.ufpr.br>. ORTÚZAR, J. D.; WILLUMSEN, L. G. (2001) Modelling Transport. 3. ed., West Sussex: John Wiley & Sons Ltd., 2001. PEARMAIN, D.; SWANSON, J.; KROES, E.; BRADLEY, M. (1991) Stated Preference Techniques: A Guide to Practice, 2. ed., Steer Davies Gleave and Hague Consulting Group. PMMC - Prefeitura Municipal de Montes Claros (2006) Coletânea de Informações sobre o Município de Montes Claros. Disponível em: <www.montesclaros.mg.gov.br>. PMMG - Polícia Militar de Minas Gerais (2012) Dados sobre a utilização da bicicleta no município de Montes Claros. Montes Claros, 10º BPMMG, 25 set. 2012. Informação verbal concedida para a elaboração de um trabalho final de graduação. RICHARDSON, A. J.; AMPT, E. S.; MEYBURG, A. H. (1995) Survey Methods for Transport Planning, Eucalyptus Press, Australia, 1995. Souza, C. M. (2002) Métodos de Preferência Declarada: Aplicação no setor de transportes aquaviários. 2002. 115f. Dissertação de Mestrado. Departamento de Engenharia de Produção. Universidade Federal do Rio de Janeiro. 2002. Disponível em: <http://www.oceanica.ufrj.br/intranet/teses>. Souza, O. A. (1999) Delineamento experimental em ensaios fatoriais utilizados em preferência declarada. Tese de Doutorado. Universidade Federal de Santa Catarina. 1999. Jefferson Ramon Lima Magalhães (jeffersonrlmagalhaes@gmail.com) Dimas Alberto Gazolla Palhares (dagap@cce.ufmg.br) Departamento de Transportes e Geotecnia, Escola de Engenharia, Universidade Federal de Minas Gerais Av. Pres. Antônio Carlos, 6627 - Belo Horizonte, MG, Brasil