Este ponto evidenciou que a análise do desempenho de interseções, designadamente na sua vertente de análise de capacidades, pode ser desenvolvida tendo por base os modelos convencionais como é o caso do modelo de Webster, aplicado a interseções luminosas, e o modelo do TRL, aplicado a rotundas. Por uma questão de extensão do documento, não foram aqui apresentados modelos aplicados a interseções prioritárias.
Contudo o recurso a modelos convencionais de estimação dos níveis de serviço aplicados a elementos rodoviários isolados está cada vez mais comprometido, uma vez que não permite responder de forma integrada à complexidade associada ao funcionamento das redes viárias urbanas. Ou seja, os resultados dos métodos convencionais representam o estado da rede num período de tempo bem definido, assumindo que as condições de circulação dos veículos são constantes nesse período. Este tipo de representação é adequado para aplicações tradicionais, mas tem limitações para a análise de desempenho de efeitos dinâmicos no tráfego como por exemplo aqueles que se esperam da implementação de Sistemas Inteligentes de Transportes (ITS). Para este tipo de objetivos os modelos mais indicados são os microscópicos. Os efeitos estocásticos, a variabilidade da procura do tráfego no tempo e a redistribuição do tráfego na rede em função dos níveis de congestionamento, são aspetos que apenas poderão ser levados em conta por recurso a modelos integrados de atribuição e simulação de tráfego.
Neste capítulo ficaram evidenciadas as potencialidades do uso da microssimulação, aplicada aos estudos de tráfego em meio urbano, comparativamente aos modelos convencionais. Por essa razão, essa foi a metodologia adoptada no âmbito do presente trabalho e que se detalha no capítulo seguinte.
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3. Microsimulador Aimsun
O primeiro protótipo do software de microssimulação AIMSUN2 (Advanced Interactive Microscopic Simulator for Urban and Non-urban Networks), foi desenvolvido no ano de 1989 por membros da Universidade Politécnica da Catalunha (UPC) em Barcelona. Entretanto, apenas no ano de 1997 a empresa Transport Simulation Systems (TSS) começou a comercializar o modelo (Aimsun, 2018).
Esse modelo de software foi desenvolvido como um recurso de análise para gerenciadores de tráfego e possuem capacidade de representar diferentes tipos de redes de tráfego, como urbanas, interurbanas, vias circulares, artérias, ou ainda, a combinação de todas elas (TSS, 2003).
Ainda de acordo com a TSS (2003), a aplicabilidade do modelo engloba desde sistemas avançados de gerenciamento de tráfego, sistemas de prioridade ao transporte público, sistema de controle, até a avaliação do impacto ambiental devido a emissão de poluentes e consumo de energia.
Segundo a TSS (2003), os dados de entrada requeridos pelo Aimsun são diversos e diversificados e dependem do nível de rigor pretendido. Em termos gerais incidem sobre dois tipos de dados: (1) cenário de estudo e, (2) parâmetros de simulação. O cenário compreende quatro itens de entrada, são eles, plano de controle de tráfego, demanda de tráfego, planos de transporte público e descrição de rede.
Em relação ao sistema de controle, o programa permite controlar os semáforos por tempos fixos ou atuados de acordo com as condições de circulação do tráfego pela rede visando a sua otimização. Os sinais verticais de preferência de passagem e parada, são outras características que podem ser simuladas.
A prioridade de transporte público é outro atributo presente no software. Por meio de detectores introduzidos em pontos estratégicos se faz possível a detecção desse tipo de veículo assim evitando que o mesmo seja forçado a parar.
Alguns dos resultados detalhados fornecidos pelo programa, são: tempo de viagem, velocidades, fluxo, entre outros, apresentados em forma de gráficos ou tabelas. Além desses, a capacidade de resolver diversos tipos de redes de tráfego, modelar variados tipos de controlo de tráfego e interface de fácil manipulação, são outras vantagens que o programa oferece (Boxill & Yu, 2000).
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3.1. Demanda de tráfego
Os dados de demanda de tráfego podem ser compostos por fluxos de entrada nas seções de entrada da rede e as percentagens do movimento em cada nó da rede, ambos segregados por tipologia de veículo (Aimsun, 2015). Os dados a serem introduzidos resultam de contagens realizadas em campo ou definidos como valores aleatórios para uma condição experimental. Outra possibilidade de codificação da procura de tráfego é a partir da utilização da matriz O/D. Em situações de redes extensas é definida por um conjunto dessas matrizes. Segundo Aimsun (2015), as matrizes fornecem o número de viagens entre centróides de origem e destino (cada um representativo de uma zona), onde as escolhas são definidas pelos caminhos mais curtos/económico (minimização do custo generalizado) e influenciados por características como intervalo de tempo, propósito de viagem e tipologia de veículo.
Uma matriz O/D abrange todas as possibilidades de geração de viagens em uma rede para um determindado tipo de veículo, classe de usuário e um determinado período pré-definido, onde cada célula (i,j) de uma matriz representa o número de veículo que vão do centroide i para o centroide j (Aimsun, 2015).
A tipologia dos veículos (ônibus, carro, pedestres, transporte público, vans, ambulância, táxi, caminhão, etc.) contribui para a classificação das diferentes características e comportamentos do veículos e condutores (Aimsun, 2015). Os tipos de veículos pertencem a classes pré-definidas (privada, pública, comercial, entre outras) ou criadas para o efeito, as quais podem ser utilizadas para situações de restrição de faixa.
Os veículos possuem características como comprimento, largura, velocidade máxima desejada, capacidade máxima, classe de veículos, aceleração máxima, tempo de reação, entre outros (Aimsun, 2015). Esses parâmetros são de grande importância pois nas etapas de calibração e validação são estes que podem/devem ser ajustados incrementalmente.