Como a rede rodoviária determina a capacidade de tráfego

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Ahora es posible usar la infraestructura de una ciudad para estimar la cantidad de autos que puede manejar antes de que comience la congestión. Imagen: Rosengartenstrasse, Zurich. (Imagen: Keystone / Ennio Leanza)

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 – Os pesquisadores da ETH mostraram que podemos usar a estrutura das redes de estradas urbanas para prever sua capacidade de tráfego. Essas informações permitem que os planejadores urbanos e de transporte quantifiquem como as mudanças influenciarão os volumes de tráfego.

Courtesy ETH by Michael Keller: As pessoas que viajam de carro terão uma idéia do que significa “capacidade de tráfego”, extraído de sua própria experiência: quando um fluxo de carros entra em uma cidade de manhã cedo, o fluxo de tráfego aumenta inicialmente – até que um ponto crítico seja alcançado em termos de número de veículos nas estradas. Desse ponto em diante, cada carro adicional reduz o fluxo de tráfego e os veículos param ou formam um congestionamento. Esse ponto crítico representa a capacidade de tráfego de uma cidade ou seu possível volume máximo de tráfego.

O número de veículos que uma rede rodoviária pode suportar difere de cidade para cidade, e os fatores que influenciam essas diferentes capacidades de tráfego eram anteriormente não quantificados. Os pesquisadores da ETH, liderados por Kay Axhausen, professora de planejamento de tráfego e transporte e professora Monica Menendez (agora na Universidade de Nova York em Abu Dhabi), usaram bilhões de medições de tráfego para revelar um conjunto de regras que permitem estimar facilmente o número crítico de veículos e, por extensão, a capacidade de tráfego da rede rodoviária de uma cidade.

Análise de dados de tráfego de 41 cidades

Por seu estudo na revista Scientific Reports, os pesquisadores analisaram bilhões de observações de veículos de detectores de tráfego estacionários em 41 cidades em todo o mundo, incluindo Tóquio e Los Angeles, bem como inúmeros centros europeus, como Paris, Londres, Zurique, Basileia, Berna e Lucerna. Uma vez que os cientistas simplificaram os enormes conjuntos de dados e os colocaram em uma forma utilizável, começaram calculando a capacidade de tráfego individual de cada cidade. Eles se concentraram nos carros, excluindo explicitamente outras formas de transporte.

Posteriormente, compararam as capacidades de tráfego das cidades e procuraram características que pudessem explicar as diferenças entre elas. Como resultado, eles descobriram que certas características topológicas relacionadas ao sistema rodoviário e à rede de ônibus poderiam explicar cerca de 90% das diferenças na capacidade de tráfego observadas entre as várias cidades.

Quatro variáveis ​​de rede características

Os pesquisadores liderados por Axhausen e Menendez identificaram quatro fatores que moldam a rede rodoviária de uma cidade e, finalmente, definem sua capacidade de tráfego: a densidade da rede rodoviária (medida em quilômetros de faixas por área de superfície) e a redundância da rede em fornecer rotas alternativas para obter para um destino específico. A frequência dos semáforos também teve um impacto, assim como a densidade de linhas de ônibus e bonde que competem com o tráfego de veículos tanto por espaço quanto por direitos de passagem (como prioridade de sinal ou faixas de ônibus, uma visão comum em Zurique).

“Esses quatro fatores, todos derivados das redes de ônibus / bonde e do sistema rodoviário, são surpreendentemente precisos para explicar as diferenças de capacidade que vemos de cidade para cidade”, explica Axhausen. Essas descobertas permitiram confirmar uma teoria sobre a qual estavam estudando há muito tempo, extraídas de simulações anteriores e de uma pequena quantidade de dados empíricos: que, sujeitos à densidade veicular em várias cidades, os volumes de tráfego se comportam de maneira semelhante e seguem os mesmos padrões.

“Isso significa que podemos usar a infraestrutura de uma cidade para prever o ponto crítico e, por extensão, a capacidade de tráfego da rede”, explica Lukas Ambühl, estudante de doutorado no grupo de Engenharia de Tráfego e um dos primeiros autores do estudo.

Cálculo da infraestrutura ideal

Um leigo pode achar bastante óbvio que o formulário de uma rede esteja vinculado à sua capacidade de tráfego. No entanto, os especialistas em transporte da ETH veem como algo menos óbvio que um sistema tão caótico quanto uma rede de transporte urbano, com milhares de participantes todos agindo de forma independente, realmente seguiria os mesmos padrões em todas as cidades examinadas. É por isso que eles são particularmente fascinados por esse modelo simples.

Os resultados também têm relevância prática: os planejadores urbanos agora podem quantificar suas expectativas de como os investimentos planejados ou as obras melhorarão ou limitarão a capacidade de tráfego de sua rede. Por exemplo, a construção (ou remoção) de faixas de rodovia altera a densidade da rede, enquanto uma ponte principal que se torna inutilizável devido ao trabalho de renovação diminui sua redundância. E se as empresas de transporte organizarem o transporte público com mais freqüência, haverá mais ônibus nas estradas.

No entanto, os autores também observam as limitações do estudo. Eles explicam que a amostra, cobrindo 41 cidades, era pequena e que a maioria dessas cidades estava na Europa. Além disso, eles não realizaram uma exploração detalhada de como os semáforos eram controlados nos cruzamentos. Por fim, o estudo se concentrou apenas na infraestrutura, desconsiderando questões de demanda, como a reação dos passageiros a uma situação de tráfego alterada.

Apesar disso, os resultados podem ajudar as cidades a criar sua infraestrutura ideal. “Nosso novo entendimento da capacidade de tráfego nas redes urbanas pode não acabar com os congestionamentos de maneira definitiva. No entanto, provavelmente desempenhará um papel fundamental na melhoria da situação dos transportes ”, explica Axhausen.

Referência: Loder A, Ambühl L, Menendez M, Axhausen K. Entendendo a capacidade de tráfego de redes urbanas. Relatórios científicos (2019), publicado: 08 de novembro de 2019. doi: 10.1038 / s41598-019-51539-5

 

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