Sistema de suporte à decisão para priorização de investimentos em rodovias utilizando inteligência geográfica
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/33669 |
Resumo: | A escassez de recursos assola, praticamente, todos os setores governamentais que precisam realizar investimentos para cumprimento de suas atividades institucionais. Fato que não é diferente para órgãos responsáveis pela implantação, manutenção e operação de rodovias. Colocando em perspectiva as escalas do transporte rodoviário, em que um segmento de rodovia é objeto de deslocamento da ordem de milhares de veículos por dia, é possível afirmar que intervenções que promovam pequenas melhorias na irregularidade da via possuem elevado retorno econômico, reduzindo o custo transporte, o que explica a importância da priorização de investimentos em rodovias. Contudo, é possível notar que não há um planejamento estratégico para a infraestrutura rodoviária, em especial no que tange a manutenção dos das rodovias, sendo que áreas geograficamente relevantes possuem algumas das rodovias em pior estado de conservação do estado, como o Triângulo Mineiro e a as regiões com forte atividade minerária. Este trabalho, portanto, busca propor um método para classificação e priorização das rodovias para a alocação assertiva de recursos de manutenção e recuperação rodoviária através da utilização de inteligência geográfica aplicado à todas as rodovias pavimentadas sob jurisdição do Estado de Minas Gerais. Neste contexto, ferramentas robustas de geoprocessamento foram utilizadas para calcular a sinuosidade, rise&fall, e as curvaturas horizontal e vertical, base para a estimativa das velocidades de fluxo. Estimou-se então a matriz origem-destino e os volumes de tráfego das rodovias utilizando o simulador Aimsun. Foram também computadas variáveis do contexto geográfico utilizando interpolações, distâncias euclidianas e estimadores de densidade. Com base nessas variáveis foram propostos diferentes cenários que consideraram as perspectivas socioeconômicas, logísticas, de volume de tráfego e de critérios técnicos de pavimentos, cujas ponderações obtidas através de consultas a especialistas através do método Delphi. Os mapas gerados foram sobrepostos aos segmentos rodoviários contendo atributos de volume de tráfego. A sobreposição permitiu elencar os trechos críticos através da intersecção geográfica. O modelo demonstrou robustez quanto ao processamento garantido por algoritmos sólidos e consagrados, e flexibilidade quanto a proposição de cenários, regras e ponderações. Os resultados comprovam a hipótese de que a integração de análise multicritério em ambiente geográfico permite identificar e classificar os trechos rodoviários cuja infraestrutura necessita investimentos, provendo subsídios para a tomada de decisão. |
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Rodrigo Affonso de Albuquerque Nóbregahttp://lattes.cnpq.br/7158751194696023José Elievam Bessa JúniorRenata Lúcia Magalhães de OliveiraJosé Reynaldo Anselmo Settihttp://lattes.cnpq.br/3030597036284907Henrique de Medeiros Pereira2020-06-23T13:49:59Z2020-06-23T13:49:59Z2018-12-20http://hdl.handle.net/1843/33669A escassez de recursos assola, praticamente, todos os setores governamentais que precisam realizar investimentos para cumprimento de suas atividades institucionais. Fato que não é diferente para órgãos responsáveis pela implantação, manutenção e operação de rodovias. Colocando em perspectiva as escalas do transporte rodoviário, em que um segmento de rodovia é objeto de deslocamento da ordem de milhares de veículos por dia, é possível afirmar que intervenções que promovam pequenas melhorias na irregularidade da via possuem elevado retorno econômico, reduzindo o custo transporte, o que explica a importância da priorização de investimentos em rodovias. Contudo, é possível notar que não há um planejamento estratégico para a infraestrutura rodoviária, em especial no que tange a manutenção dos das rodovias, sendo que áreas geograficamente relevantes possuem algumas das rodovias em pior estado de conservação do estado, como o Triângulo Mineiro e a as regiões com forte atividade minerária. Este trabalho, portanto, busca propor um método para classificação e priorização das rodovias para a alocação assertiva de recursos de manutenção e recuperação rodoviária através da utilização de inteligência geográfica aplicado à todas as rodovias pavimentadas sob jurisdição do Estado de Minas Gerais. Neste contexto, ferramentas robustas de geoprocessamento foram utilizadas para calcular a sinuosidade, rise&fall, e as curvaturas horizontal e vertical, base para a estimativa das velocidades de fluxo. Estimou-se então a matriz origem-destino e os volumes de tráfego das rodovias utilizando o simulador Aimsun. Foram também computadas variáveis do contexto geográfico utilizando interpolações, distâncias euclidianas e estimadores de densidade. Com base nessas variáveis foram propostos diferentes cenários que consideraram as perspectivas socioeconômicas, logísticas, de volume de tráfego e de critérios técnicos de pavimentos, cujas ponderações obtidas através de consultas a especialistas através do método Delphi. Os mapas gerados foram sobrepostos aos segmentos rodoviários contendo atributos de volume de tráfego. A sobreposição permitiu elencar os trechos críticos através da intersecção geográfica. O modelo demonstrou robustez quanto ao processamento garantido por algoritmos sólidos e consagrados, e flexibilidade quanto a proposição de cenários, regras e ponderações. Os resultados comprovam a hipótese de que a integração de análise multicritério em ambiente geográfico permite identificar e classificar os trechos rodoviários cuja infraestrutura necessita investimentos, provendo subsídios para a tomada de decisão.The lack of funds affects mostly all government sectors which, in order to fulfill its institutional functions, needs to make investments. This is a quite typical scenario faced by transportation agencies responsible for highway construction, maintenance and operation. Regarding the role of the road transportation, where a road allows to flow thousands of vehicles flowing, it is imperative to affirm that even minor improvements in the infrastructure cause major economic impacts by reducing the transportation cost, what indeed explains the importance for prioritizing investments in roads. However, there is a lack of planning for the road infrastructure in Brazil, once some of the road that have the worst pavement condition are located in the most relevant geographic areas, like the Triangulo Mineiro region or the areas with mining activities. This investigation addresses a methods for identifying, classifying roads segments candidates for receiving funds for maintenance and recovering programs for paved roads under jurisdiction of the State of Minas Gerais - Brazil based on geographic intelligent modeling. In order to assist the investigation, robust GIS tools were used compute road sinuosity, rise&fall, and the horizontal and vertical road curvatures, required in the estimation of the flow speedy. The origin-destination matrix was estimated, as well as the traffic flow using the software Aimsun. It was also computed geographic-contextual variables from spatial interpolation, Euclidian distances and density operator (Kernel). Based on these geographic-continuous variables four different scenarios were proposed: socioeconomic perspective, logistic perspective, traffic flow perspective and the perspective from technical criteria for pavements. Experts were consulted for weightening by using the Delphi method. The road segments with volume of traffic were overlaid to the maps produced. This allowed the identification and ranking of the critical roads through a simple geographic intersection. The model demonstrated to be robust regarding the solid algorithms used, as well as demonstrated to be flexible as per the scenarios, rules and weighting strategies. Findings proved the hypothesis of a geographic-based multicriterial analysis framework allows to identify and classify road segments which infrastructure requires priori investments for maintenance, what is a key strategic tool for the decision making process.porUniversidade Federal de Minas GeraisPrograma de Pós-Graduação em Geotecnia e TransportesUFMGBrasilENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA TRANSPORTES E GEOTECNIATransportesInvestimentos - Processo decisórioRodoviasPriorização de investimentosInteligência geográficaRodoviasSistema de suporte à decisão para priorização de investimentos em rodovias utilizando inteligência geográficainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALVersão final Dissertação - Henrique de Medeiros Pereira.pdfVersão final Dissertação - Henrique de Medeiros Pereira.pdfDissertação Henrique de Medeiros Pereiraapplication/pdf3653972https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/33669/1/Vers%c3%a3o%20final%20Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Henrique%20de%20Medeiros%20Pereira.pdf7237501d946fa54fc0f9cca264cba785MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82119https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/33669/2/license.txt34badce4be7e31e3adb4575ae96af679MD521843/336692020-06-23 10:49:59.727oai:repositorio.ufmg.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2020-06-23T13:49:59Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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