DESENVOLVIMENTO DE UM MODELO
PARA SIMULAÇÃO DA
DISTRIBUIÇÃO POPULACIONAL
EM UMA REGIÃO URBANA
DOUTORANDA: Christiane Wenck Nogueira
ORIENTAÇÃO: Profa. Dra. Mirian Buss Gonçalves
IMPORTÂNCIA
-Em situações de emergência, muitas vezes é necessário
organizar planos de socorro e evacuação de certas áreas;
-É importante definir planos ou estratégias de ações com base
na população presente na zona de ocorrência do problema.
-No entanto, o número de pessoas em determinada
zona é variável:
Mobilidade relacionada as atividades de trabalho,
Atividades de lazer,
Compras,
Dia da semana e período do dia,etc.
-Existe uma associação entre a movimentação
de pessoas e as relações socioeconômicas.
-Por exemplo,os centros comerciais das grandes
cidades são também áreas de intenso fluxo.
-É importante compreender os fatores que
motivam a movimentação de pessoas.
MODELO
Torna-se necessária a construção de um modelo
Simular a distribuição espacial da população
em um determinado instante.
MODELO
Modelo deve contemplar:
-Motivações pessoais: atividades a serem desenvolvidas,
Satisfação de necessidades.
-Estrutura física de ruas, quadras,etc.
-Localização de atrações: grandes centros comerciais, escolas,
Indústrias, universidades,etc.
MODELO
-O modelo deverá ser capaz de reproduzir a movimentação
de pessoas no espaço geográfico.
1. identificar o comportamento do indivíduo
2. Entender o comportamento da população
IDÉIA PRINCIPAL
-Desenvolver um ambiente que possibilite a visualização
da distribuição espacial da população em um
determinado instante.
USAR
-SIMULAÇÃO para determinar a distribuição espacial
da População levando em conta características que
descrevem a mobilidade.
IDÉIA PRINCIPAL
-Como conseqüência, gerar uma distribuição espacial
dinâmica da população em relação ao tempo.
-Ferramenta:
SIG (Sistema de Informações geográficas)
para descrição da configuração espacial e localização
de atrações.
METODOLOGIA
1. DEFINIÇÃO DO ZONEAMENTO
2. DEFINIÇÃO DAS VARIÁVEIS QUE IRÃO COMPOR
O MODELO
Identificar variáveis que afetam a distribuição da
população a partir de informações coletadas
3. AMOSTRA
4.LEVANTAMENTO DE DADOS COMO:
METODOLOGIA
- Horários
-Atividades
-Duração das atividades
-Modos de transporte usados
-Origem e destino da viagem
-Estimativas existentes da distribuição da população
(dados shopings,escolas...)
Ou seja, dados referentes à movimentação durante
alguns dias da semana.
5. SIMULAÇÃO
Simular o comportamento da população
gerando uma distribuição dinâmica
PROPOSTA
-Ter uma representação do ambiente e do comportamento da
População em momentos diferentes.
AUXILIAR
Tomada de decisões em
Situações emergenciais
BIBLIOGRAFIA CONSULTADA
SILVA, CLAUDIO ANTONIO DA. (2003) Modelagem Comportamental para
Agentes Autônomos em Ambientes Reais.
Rio de Janeiro: Engenharia da Computação – Área de Concentração
Geomática Tese – Universidade do Estado do Rio de Janeiro – UERJ
Agentes autônomos são sistemas computacionais
inseridos em ambientes dinâmicos, que têm a capacidade
de perceber e agir de modo autônomo, para atingir
objetivos ou executar tarefas para os quais tenham sido
modelados.
Um modelo baseado em agentes consiste na criação de
uma população de agentes,com capacidade de percepção e
ação similar aos componentes simulados.
BIBLIOGRAFIA CONSULTADA
JIANG B. (1999), “SimPed: Simulating Pedestrian Flows
in a Virtual Urban Environment”, Journal of Geographic
Information and Decision Analysis, v. 3,n. 1, pp. 21-30.
Apresenta um modelo, denominado SIMPED, com a
finalidade de estudar a influência da configuração espacial
no movimento de pedestres.
BIBLIOGRAFIA CONSULTADA
SCHELHORN, T., O´SULLIVAN, D., et al., (1999), STREETS: An
agent-based pedestrian model”, In: Computers in Urban
Planning and Urban Management, Venice, September.
Propõe-se um modelo de agentes integrado com SIG
para a simulação da movimentação de pedestres.
BIBLIOGRAFIA CONSULTADA
XU, M., TAYLOR, M. A.P., HAMNETT S.(2003)
A microsimulation model of travel behaviour for use in urban transport
corridor analysis, 10th International Conference on Travel Behaviour
Research, Lucerne, August.