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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.18.2016.tde-07072016-200409
Document
Auteur
Nom complet
Leonardo Dal Picolo Cadurin
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2016
Directeur
Jury
Silva, Antônio Nélson Rodrigues da (Président)
Ribeiro, Anabela Salgueiro Narciso
Sanches, Suely da Penha
Titre en portugais
Demanda potencial para um sistema de compartilhamento de bicicletas pedelecs: o caso de um campus universitário
Mots-clés en portugais
Pedelec
Campus universitário
Demanda potencial
Mobilidade urbana sustentável
Modelos de escolha discreta
Modos não motorizados
Redes Neurais Artificiais
Sistema de compartilhamento de bicicletas
Resumé en portugais
Este trabalho teve como objetivo analisar a demanda potencial para um sistema de compartilhamento de bicicletas pedelecs no campus da USP de São Carlos, com foco nos deslocamentos de estudantes entre as duas áreas do campus. Para tanto, foi elaborado um conjunto de procedimentos, que constituem duas etapas: caracterização do público-alvo e análise da demanda potencial pelas bicicletas pedelecs compartilhadas. Na primeira etapa foi aplicado um questionário, elaborado com a técnica de preferência declarada, para verificar as preferências dos usuários em relação às pedelecs compartilhadas e ao ônibus operado pela USP. Os resultados desta consulta, que envolveu variáveis de condições meteorológicas, situação de ciclovias/ciclofaixas entre as áreas do campus e lotação do ponto de ônibus USP, foram posteriormente utilizados para calibrar um modelo logit e treinar uma Rede Neural Artificial (RNA). Na segunda etapa foi elaborada uma planilha eletrônica com os dados obtidos na coleta, a fim de analisar as probabilidades de escolha da pedelec (ao invés do ônibus USP). Nesta planilha também foram utilizados dados do histórico meteorológico de São Carlos no período entre 2011 e 2015. Alguns dos resultados obtidos são destacados na sequência. A probabilidade de escolha das pedelecs é, em média, três vezes maior quando existem ciclovias/ciclofaixas (em relação à ausência da referida infraestrutura cicloviária). A ocupação do ponto de ônibus USP também é impactante, pois as probabilidades de uso da bicicleta pedelec praticamente dobram quando o ponto está cheio. No caso da meteorologia, foi constatado que as maiores probabilidades ocorrem no Outono e no Inverno, ou seja, nas épocas em que se concentram os dias mais secos e com menores temperaturas. Para o período letivo de 2011 a 2015, considerando a situação atual (isto é, sem ciclovias/ciclofaixas entre as áreas), os valores de probabilidade de uso da pedelec correspondem a 9% com o ponto vazio e 19% com o ponto cheio. Se houvesse ciclovias/ciclofaixas, a probabilidade seria de até 54%. Desse modo, a estratégia de análise desenvolvida conceitualmente, bem como implantada em planilha eletrônica, se constitui em importante ferramenta de auxílio para a condução da política de transportes que a Prefeitura do campus irá adotar para os anos futuros. Além disso, evidencia uma possível demanda potencial para um sistema com pedelecs compartilhadas.
Titre en anglais
Potential demand for a pedelec sharing system: the case of a university campus
Mots-clés en anglais
Artificial Neural Networks
Bike sharing system
Discrete choice models
Non-motorized modes
Pedelec
Potential demand
Sustainable urban mobility
University campus
Resumé en anglais
The objective of this study was to analyze the potential demand for a pedelec sharing system at the São Carlos campus of the University of São Paulo (USP), aiming at the displacements of students between the two campus Areas. The set of procedures developed to reach the objective has involved two steps: characterization of the target audience and analysis of the potential demand for shared pedelecs. The first step was accomplished with a questionnaire designed with a stated preference approach for identifying users' preferences regarding shared pedelecs and the bus system operated by the university. The survey results, which involved variables of weather conditions, existence of bike paths/bike lanes between the campus Areas, and occupancy rates at the USP bus stop, were subsequently used to calibrate a logit model and to develop an Artificial Neural Network (ANN). The survey data were also used in the second step of the process, in which an electronic spreadsheet was created to analyze the probabilities of choosing the pedelec alternative (instead of the bus route operated by university). The spreadsheet was also fed with meteorological data of São Carlos in the period between 2011 and 2015. Some of the obtained outcomes are highlighted in the sequence. The probability of a pedelec being chosen is almost three times higher if bike paths/bike lanes do exist than if they do not exist. The occupancy rates of the bus stop are also particularly relevant. The probability of someone choosing a pedelec nearly doubles when the bus stop is crowded. Regarding the weather conditions, the highest probabilities are observed in the Fall and Winter seasons, i. e. in the driest and coldest days. For the entire academic period comprised between 2011 and 2015, the probabilities range from 9% (empty bus stop) to 19% (full bus stop), considering the current situation (i. e. no cycleways connect the two campus Areas). In the presence of this cycling infrastructure, however, the probability goes up to 54%. Thus, the strategy of analysis conceptually developed, and made available through an electronic spreadsheet, may be an important support tool for the implementation of transport policies by the campus administration. In addition, it highlights a likely potential demand for a system of shared pedelecs.
 
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MsLdPC.pdf (2.66 Mbytes)
Date de Publication
2016-07-27
 
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