Uma análise do consumo de energia em transportes nas cidades portuguesas utilizando Redes Neurais Artificiais

• Autor(a) principal: Costa, Paula Teixeira da
• Data de Publicação: 2003
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/193

Estudos empí­ricos realizados em várias partes do mundo demonstraram a existência de uma forte relação entre o planeamento fí­sico das cidades e o consumo de energia em transportes, de tal modo que, nas cidades mais dispersas o consumo de energia para este fim é expressamente mais elevado do que nas cidades mais compactas. Nos paí­ses industrializados o consumo de energia tem-se mantido em ní­veis elevados e crescentes. Mais grave, é a constatação de que, apesar dos custos que esta situação acarreta, tanto económicos como ambientais, muitos paí­ses ainda não realizaram estudos para entender melhor o fenómeno e de alguma forma procurar monitorá-lo. O objectivo deste trabalho é dar o contributo ao paí­s, através da análise da situação nas principais cidades portuguesas, à excepção das zonas de Lisboa e Porto, identificando algumas das variáveis que caracterizam os aspectos físicos da cidade, bem como os aspectos socioeconómicos, que interferem, de forma significativa, no consumo de energia em transportes. A recente edição do Atlas das Cidades de Portugal pelo Instituto Nacional de Estatí­stica e o acesso à sua Base Geográfica de Referenciação da Informação, com os limites das subseções estatísticas em formato digital, foram importantes elementos para reduzir os problemas decorrentes do ní­vel de agregação dos dados estatí­sticos encontrados durante a pesquisa. Estes elementos permitiram obter as manchas urbanas das cidades portuguesas, assim como alguns dados relativos a este ní­vel de agregação. Uma vez recolhidos todos os dados possí­veis, procedeu-se a uma análise através da utilização de Redes Neurais Artificiais, ferramenta que possibilita identificar e classificar as variáveis de acordo com suas importâncias relativas, neste caso em relação ao consumo de energia, que é a variável dependente do modelo. Os resultados obtidos reforçam a tendência internacional ao confirmar a influência das caracterí­sticas da forma urbana e distribuição da população no consumo de energia em transportes. O número de pessoas empregadas nas várias actividades económicas revelou ser o grupo classificatório de maior importância na variação do consumo de energia, porém as caracterí­sticas da forma urbana e distribuição da população manifestaram ter elevada influência, sobrepondo-se mesmo aos grupos classificatórios rede viária e acessibilidades e frota automóvel.