Estudo exploratório da demanda potencial para um sistema de compartilhamento de bicicletas pedelecs
Palavras-chave:
Sistema de compartilhamento de bicicletas. Preferência declarada. Pedelec. Demanda. Campus universitário.Resumo
O objetivo deste estudo exploratório é apresentar e discutir os resultados de um procedimento para avaliar a demanda potencial por um sistema de bicicletas pedelecs compartilhadas no campus de São Carlos da Universidade de São Paulo (USP). Formado por duas áreas separadas por uma distância de 4,5 km, o campus parece ser particularmente adequado para implantação deste tipo de sistema de transporte. O procedimento proposto permite traçar um perfil do público-alvo. Permite ainda verificar a preferência entre os ônibus operados pela própria universidade e as pedelecs compartilhadas, visando os deslocamentos entre áreas. Para tanto, faz uso das técnicas de preferência declarada e redes neurais artificiais, para as etapas de coleta e análise dos dados, respectivamente. A partir das respostas de 397 estudantes foi possível identificar que o esforço físico, condições meteorológicas, tempo de viagem e ausência de ciclovias são fatores que restringem o uso de bicicletas convencionais. Lotação excessiva, horários de partida fixos, ausência de controle sobre o início da viagem e distância de caminhada são aspectos importantes para as pessoas não utilizarem os ônibus operados pela USP. Sobre a preferência por pedelecs, a escolha é influenciada pela presença de ciclovias/ciclofaixas, da lotação do ponto de ônibus da USP e das condições meteorológicas.
Downloads
Referências
Abdelgawad, H., Mahmoud, M. S., & Kinawy, S. N. (2016).
Understanding cycling behavior and barriers to cycling
in Egypt. In TRB 95th Annual Meeting Compendium of
Papers. Washington, DC, EUA: TRB.
Boullier, D. E., & Crépel, M. (2014). Vélib and data: a new
way of inhabiting the city. Revista Brasileira de Gestão
Urbana, 6(1), 47-56.
Cadurin, L. D. P. (2016). Demanda potencial para um sistema
de compartilhamento de bicicletas pedelecs: o caso
de um campus universitário (Dissertação de Mestrado).
Universidade de São Paulo, São Carlos, Brasil.
Cherry, C., Worley, S., & Jordan, D. (2011). Electric bike
sharing: system requirements and operational concepts.
In TRB 90th Annual Meeting Compendium of Papers.
Washington, DC, EUA: TRB.
Conselho Nacional de Trânsito – CONTRAN. (2013).
Resolução n. 465 de 27 de Novembro de 2013. Recuperado
em 02 de novembro de 2016, de http://www.denatran.
gov.br/download/Resolucoes/Resolucao4652013.pdf
DeMaio, P. (2009). Bike-sharing: history, impacts, models
of provision, and future. Journal of Public Transportation,
(4), 41-56.
Folha de São Paulo. (2015). Bicicletas elétricas ajudam a
vencer ladeiras em São Luiz do Paraitinga. Recuperado em
de novembro de 2016, de http://www1.folha.uol.com.
br/cotidiano/2015/06/1638493-bicicletas-eletricas-
-ajudam-a-vencer-ladeiras-em-sao-luiz-do-paraitinga.
shtml
Garrard, J., Rose, G., & Lo, S. K. (2008). Promoting transportation
cycling for women: the role of bicycle infrastructure.
Preventive Medicine, 46(1), 55-59.
Godefroy, F., & Morency, C. (2012). Estimating latent
cycling trips in Montreal, Canada. Transportation
Research Record: Journal of the Transportation Research
Board, 2314, 120-128.
Hunt, J. D., & Abraham, J. E. (2007). Influences on bicycle
use. Transportation, 34, 453-470.
Ji, S., Cherry, C. R., Han, L. D., & Jordan, D. A. (2014). Electric
bike sharing: simulation of user demand and system availability.
Journal of Cleaner Production, 85, 250-257.
Karlaftis, M. G., & Vlahogianni, E. I. (2011). Statistical
methods versus neural networks in transportation research:
differences, similarities and some insights.
Transportation Research Part C: Emerging Technologies,
, 387-399.
Kirner, J. (2006). Proposta de um método para a definição
de rotas cicláveis em áreas urbanas (Dissertação
de Mestrado). Universidade Federal de São Carlos, São
Carlos, Brasil.
Langford, B. C., Chen, J., & Cherry, C. R. (2015). Risky riding:
naturalistic methods comparing safety behavior
from conventional bicycle riders and electric bike riders.
Accident Analysis & Prevention, 82, 220-226.
Langford, B. C., Cherry, C., Yoon, T., Worley, S., & Smith, D.
(2013). North America’s first e-bikeshare: a year of experience.
Transportation Research Record: Journal of the
Transportation Research Board, 2387, 120-128.
Magalhães, J. R. L., & Palhares, D. A. G. (2013). Utilização
do método de preferência declarada para caracterização
da demanda pelo transporte cicloviário em Montes
Claros/MG. In Anais do XXVII Congresso de Pesquisa e
Ensino em Transportes. Belém, Bahia, Brasil: ANPET.
Maldonado-Hinarejos, R., Sivakumar, A., & Polak, J. W.
(2014). Exploring the role of individual attitudes and
perceptions in predicting the demand for cycling: a hybrid
choice modelling approach. Transportation, 41,
-1304.
Meddin, R. (2016). The bike-sharing world map. Recuperado
em 02 de novembro de 2016, de www.bikesharingmap.com
Midgley, P. (2009). The role of smart bike-sharing systems
in urban mobility. Journeys - Sharing Urban Transport
Solutions, 2, 23-31.
Oliveira, A. M. (2015). Um índice para o planejamento
de mobilidade com foco em grandes polos geradores de
viagens: desenvolvimento e aplicação em um campus
universitário - Apêndice C (Dissertação de Mestrado).
Universidade de São Paulo, São Carlos, Brasil.
Ortúzar, J. D., Iacobelli, A., & Valeze, C. (2000). Estimating
demand for a cycle-way network. Transportation Research
Part A: Policy and Practice, 34(5), 353-373.
Ortúzar, J. D., & Willumsen, L. G. (2011). Modelling transport
(4ª ed.). Chichester, Reino Unido: John Wiley & Sons
Ltd.
Providelo, J. K., & Sanches, S. P. (2010). Roadway and traffic
characteristics for bicycling. In 12th World Conference
on Transport Research. Lisboa, Portugal: WCTRS.
Pucher, J., Dill, J., & Handy, S. (2010). Infrastructure, programs,
and policies to increase bicycling: an international
review. Preventive Medicine, 50, S106-S125.
Raia Junior, A. A. (2000). Acessibilidade e mobilidade na
estimativa de um índice de potencial de viagens utilizando
redes neurais artificais e sistemas de informações geográficas
(Tese de Doutorado). Universidade de São Paulo, São
Carlos, Brasil.
Rodrigues da Silva, A. N., Raia Junior, A. A. & Bocanegra, C.
W. R. (2002). Exploring an ANN modeling approach that
combines accessibility and mobility into a single trip potential
index for strategic planning. In TRB 81st Annual
Meeting Compendium of Papers. Washington, DC, EUA:
TRB.
Ryley, T. (2006). Estimating cycling demand for the
journey to work or study in West Edinburgh, Scotland.
Transportation Research Record: Journal of the
Transportation Research Board, 1982, 187-193.
Vá de Bike. (2015). Ciclovia mais que dobrou o número
de bicicletas na Avenida Paulista. Recuperado em 02 de
novembro de 2016, de http://vadebike.org/2015/09/
contagem-ciclistas-paulista-aumento-fluxo-ciclovia
Wardman, M., Tight, M., & Page, M. (2007). Factors influencing
the propensity to cycle to work. Transportation
Research Part A: Policy and Practice, 41(4), 339-350.
