UNIVERSIDADE FEDERAL DE
UBERLÂNDIA
4ª Semana do Servidor e 5ª Semana Acadêmica
2008 – UFU 30 anos
SIMULAÇÃO DO TRÁFEGO NO CAMPUS SANTA MÔNICA
COM O USO DO SOFTWARE TSIS - TRAFFIC SIMULATOR
INTEGRATED SYSTEM
CAMILLA MIGUEL CARRARA LAZZARINI¹
Universidade Federal de Uberlândia. Avenida João Naves de Ávila, 2160. Bairro Sta Mônica.
[email protected]
THAÍS CRISTINA CUNHA E SILVA¹
[email protected]
THAÍS SILVA¹
[email protected]
CARLOS ALBERTO FARIA²
[email protected]
Resumo: O presente estudo teve como objetivo avaliar as condições do fluxo de veículos dentro do
Campus Santa Mônica, através do software TSIS (Traffic Simulator Integrated System) que
constitui uma importante ferramenta de auxílio ao planejamento de operações do trânsito e
transporte. Com o uso desse software foi possível simular as condições de tráfego dentro do
Campus e através da geração de cenário analisar as variáveis ambientais e das condições do
tráfego. Para se chegar a essa simulação foram realizadas contagens volumétricas do fluxo na
hora pico e calibração do software. Assim, o uso de ferramentas computacionais frente ao
crescimento dos problemas no trânsito de cidades de médio porte torna-se um importante aliado na
tomada de decisão.
Palavras-chave: modelos de simulação, cidades de médio porte, tráfego, software, rede.
1. INTRODUÇÃO
Com cerca da metade da população vivendo nos centros urbanos podemos dizer que as
cidades tornaram-se cenários de conflitos e disputas pelo uso e ocupação dos espaços. Em
decorrência desse processo de intensa urbanização e do acirramento dos problemas ligados ao uso e
ocupação do solo e a qualidade ambiental nos centros urbanos, o planejamento surge como
ferramenta indispensável na busca por um reordenamento desses centros, buscando crescimento e
desenvolvimento aliado ao conceito de sustentabilidade.
O crescimento da motorização da população e o uso e ocupação do solo sem um planejamento
adequado causam impactos no sistema viário (Tolfo, 2006). O planejamento amparado por
documentos jurídico-institucionais e aliado ao uso de tecnologias, vem sendo então, ferramenta
amplamente solicitada para avaliação, proposição e definição de melhores alternativas para os
cenários urbanos.
Nesse contexto, um dos grandes desafios para o poder público, pesquisadores e técnicos
refere-se ao planejamento e reordenamento do tráfego em cidades de médio e grande porte. O que
ocorreu de fato é que o automóvel acabou modelando as cidades deste século, reformulando a noção
de espaço e distância, além de modificar os hábitos das pessoas (Scarlato, 1989; apud Grigolon,
2007).
¹ Acadêmicos do Curso de Pós-Graduação da Engenharia Civil da Universidade Federal de Uberlândia.
² Orientador do Curso de Pós-Graduação da Engenharia Civil da Universidade Federal de Uberlândia.
1
Dessa forma, os simuladores facilitam a geração e teste de diferentes alternativas destinadas a
melhorar o desempenho da malha viária (Tolfo e Portugal, 2006). Assim, o uso de softwares, como
o TRANSCAD, o SIMTRAFFIC e o TSIS (Traffic Simulator Integrated System), possibilitam a
tomada de decisão com maior segurança, na medida em que a partir do cenário real, criam-se
diferentes cenários, avalia-se a alternativa mais viável, de forma mais rápida e precisa para a
tomada de decisão, economizando tempo e recursos financeiros.
2 TSIS
TSIS (Traffic Simulator Integrated System) é um software utilizado para simulação e análise
das condições de tráfego das vias. O TSIS permite a geração de diferentes cenários com a
visualização gráfica das condições operacionais da área de estudo. Ainda permite a análise de
indicadores operacionais como: atraso médio, nível de emissão de poluentes, velocidade média,
consumo de combustível, comprimento de fila, etc.
Os dados de entrada para o procedimento de simulação dinâmica do software TSIS, dentre
outros, são: fluxo dos cruzamentos, comprimento das vias, número de faixas, largura de faixas,
velocidade média operacional permitida na via, definição de existência ou não de estacionamento,
comprimento do estacionamento e tipos de veículos que trafegam nas vias.
O software está baseado num modelo de nós e arcos que formam a rede, onde os nós
representam as interseções e os arcos os trechos das vias. Calibrando-se adequadamente os dados de
entrada da rede pode-se, portanto, obter através do modelo de micro-simulação resultados bastante
confiáveis.
3 ESTUDO DE CASO
3.1 Caracterizando a Área de Estudo
A cidade de Uberlândia conheceu a partir do final da década de 1960 um crescente processo
de urbanização, que se intensificou nas décadas seguintes. Hoje com uma população que segundo
dados do IBGE/2008 (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) ultrapassam os seiscentos mil
habitantes, e uma frota de aproximadamente 227.876 veículos (Denatran/MG - Departamento
Nacional de Trânsito, dezembro de 2008), os problemas relacionados ao tráfego têm aumentado.
O crescimento contínuo e dinâmico da cidade promoveu uma diversificação das atividades
(comerciais, econômicas e sociais) no perímetro urbano passando assim, a exigir da população
deslocamentos cada vez mais longos e com destinos variados, para trabalhar, estudar, lazer, etc.,
contribuindo significativamente para o crescimento da frota de veículos em detrimento do nível de
serviço nas vias. Assim, segundo Moreira (2005, p.1):
Uma alternativa à criação de novas vias é o aumento da oferta viária,
mediante otimização de uso das disponíveis, através de mecanismos de
controle de tráfego, alteração de circulação e regulamentação do uso do
espaço viário ou através da intervenção na demanda adotando políticas de
restrição de tráfego em áreas centrais.
Nesse sentido, o Campus Santa Mônica, que é parte da Universidade Federal de Uberlândia,
atrai significativo número de viagens e volume de veículos por parte daqueles que utilizam suas
dependências.
Dessa forma, a junção dos fatores localização, influência da área de estudo, significativo
número de viagens atraídas pelas atividades no interior e entorno do Campus e o volume de
veículos, justificam a necessidade de uma avaliação sobre as condições de operação do tráfego do
Campus Santa Mônica.
2
Esta pesquisa consta de duas etapas: a elaboração das planilhas e coleta dos dados, e
configuração da rede com os dados coletados na pesquisa.
3.2 Pesquisa
Para obter os dados de entrada necessários à execução da micro-simulação, elaborou-se
planilhas considerando os movimentos permitidos e o sentido do tráfego nas vias no interior do
Campus.
A coleta de dados envolveu contagem volumétrica nas entradas e saídas do Campus (Avenida
João Naves de Ávila e Segismundo Pereira) e nas interseções, sendo que nas interseções com
rotatória a contagem foi feita como para interseções em nível. Os pontos de coleta estão
apresentados na Figura 01.
Para essa primeira etapa foram feitas ainda medidas referentes às áreas de estacionamento,
comprimento da via, número e largura das faixas das vias, com o auxílio do AUTOCAD.
Na segunda etapa foi realizada a modelagem dos dados coletados para configuração da rede
no software TSIS.
Em seguida, com auxílio de ferramentas disponíveis no software, construiu-se a rede de
maneira a conectar todos os nós e links do sistema (Figura 02).
Para a configuração da rede utilizou-se os dados coletados na contagem volumétrica e de
alguns dados verificados in loco, como sentido de fluxo, velocidade, etc.
Após a configuração da rede, o próximo passo foi a simulação pelo TRAFVU. Verificamos
que, a cada tentativa de simulação o programa gera um relatório que aponta os erros, os quais
devem ser corrigidos até que se consiga a animação da simulação e os relatórios para análise dos
parâmetros avaliados pelo software.
Ao final da simulação, de posse das variáveis geradas pelo arquivo de texto do software,
escolheram-se as de relevância para o trabalho em questão, tais como: consumo de combustível,
emissão de poluentes, fila média, fila máxima, porcentagem de congestionamento, volume na hora
pico, etc.
A próxima seção apresenta os resultados obtidos com a simulação.
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA - CAMPUS SANTA MÔNICA
Figura 01 - Localização dos pontos de contagem volumétrica
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Figura 02 – Rede do Campus Santa Mônica configurada no Software TSIS
5
4 RESULTADOS
Tabela 01 – Resultados obtidos para o Campus
Avenida/Rua
Delay Time (sec/veh)
Stop (%)
Average
Vol VPH
Values
Speed (Km/h)
Congestion Storage (%)
Average Queue (veh)
Maximum Queue (veh)
Gallons
Fuel
Consumption M.P.G.
HC
Vehicle
Emissions
CO
(Grams/Mile)
NO
Lane 1
Lane 2
Lane 1
Lane 2
Auto 1
Auto 1
Auto 1
Auto 1
Auto 1
Total
7.10
58.28
712.00
19.30
0.86
0.00
0.00
0.22
0.30
4.21
56.58
0.24
21.73
1.06
Tabela 02 – Resultados (com unidades transformadas)
Avenida/Rua
Delay Time (sec/veh)
Stop (%)
Average
Vol VPH
Values
Speed (Km/h)
Congestion Storage (%)
Average Queue (veh)
Maximum Queue (veh)
Litros
Fuel
Consumption Litros/km
HC
Vehicle
Emissions
CO
(Grama/km)
NO
Lane 1
Lane 2
Lane 1
Lane 2
Auto 1
Auto 1
Auto 1
Auto 1
Auto 1
Total
7.10
58.28
712.00
19.30
0.86
0.00
0.00
0.22
0.30
15.93
24.05
0.15
13.50
0.66
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Os resultados encontrados demonstram que os níveis de serviço nas vias não estão
comprometidos. Observa-se que o tempo de atrasado encontrado (7.10 segundos por veículo) é
elevado em virtude das condições operacionais encontradas no Campus, como por exemplo,
ausência de semáforos e vias sem declives ou declives leves.
A porcentagem de paradas é elevada (58.28%), o que comprova a característica de uma
Universidade. O Campus apresenta um volume de 712 veículos por hora, o que demonstra o
mencionado anteriormente, de ser considerado um pólo gerador de impacto. A velocidade média
desenvolvida no Campus observada é de 19.3 km/h. Uma característica observada durante a coleta
dos dados pôde ser comprovada através da simulação, que é a inexistência de formação de fila.
6
As emissões dos veículos são de 0.15 gramas/km para o HC (Hidrocarbonetos não
queimados), 13.50 gramas/km para o CO (Monóxido de Carbono) e de 0.66 gramas/km para o NO
(Óxidos de Azoto). De acordo com a Lei n° 8.723 de 28 de Outubro de 1993, os limites para níveis
de emissão de gases de escapamento para os veículos leves fabricados a partir de 1° de janeiro de
1997, são: 0.3 g/km de hidrocarbonetos (HC), 2.0 g/km de monóxido de carbono (CO) e de 0.6
g/km de óxidos de nitrogênio (NOx). Logo, pode-se concluir que a emissão de HC está dentro do
limite aceitável, porém os níveis de CO e NOx estão superiores ao limite aceitável.
6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
MOREIRA, R. B, 2005. Uma contribuição para avaliação do modelo “CORSIM” em simulações de
tráfego urbano no Rio de Janeiro. Dissertação (Mestrado). COPPE / UFRJ. Rio de Janeiro, 139 p.
GRIGOLON, A. B, 2007. Impactos dos padrões de crescimento espacial e de transportes no entorno
de pólos geradores de viagens. Dissertação (Mestrado). São Carlos, 110 p.
TOLFO, J. D, 2006. Estudo comparativo de técnicas de desempenho de redes viárias no entorno de
pólos geradores de viagens. COPPE / UFRJ. Rio de Janeiro136 p.
TOLFO, J. D. e PORTUGAL, L. S. Uso de micro-simulador na análise de desempenho viário em
redes de pólos geradores de viagens. 13 p.
Disponível em: http://www.sinaldetransito.com.br/artigos
LEI
N°
8.723
DE
28
DE
OUTUBRO
DE
1993.
Disponível
em:
http://www.ibama.gov.br/ambtec/legislacao. Acesso em: 03 de Julho de 2008.
MANUAL de procedimentos para tratamento de pólos geradores de tráfego. DENATRAN / FGV,
2001. 84 p.
SIMULAÇÃO DO TRÁFEGO NO CAMPUS SANTA MÔNICA
COM O USO DO SOFTWARE TSIS - TRAFFIC SIMULATOR
INTEGRATED SYSTEM
CAMILLA MIGUEL CARRARA LAZZARINI¹
Universidade Federal de Uberlândia. Avenida João Naves de Ávila, 2160. Bairro Sta Mônica.
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THAÍS CRISTINA CUNHA E SILVA¹
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THAÍS SILVA¹
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CARLOS ALBERTO FARIA²
[email protected]
Abstract: The objective of this study is to evaluate the conditions of vehicular flow inside the
boundaries of the Santa Mônica Campus through the use of TSIS (Traffic Simulator Integrated
System), an important tool in planning and operating traffic and transportation. Through the
software, it was possible to simulate the traffic conditions within the Campus and through the
generation of scenarios, it was possible to analyse the environmental variables and the traffic
conditions. To simulate the scenarios, the group involved carried through volumetric counting at
the peak hour and the software calibration. It can be said that the use of software becomes an ally
in the decision making process as the problems related to traffic grow in medium cities.
Keywords: Simulation models, Medium cities, traffic, software, network.
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