Proposição de modelos de geração de viagens de carga para a Região Metropolitana de São Paulo a partir de dados de O-D de carga

• Processo: 18/01817-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2019
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia de Transportes - Planejamento de Transportes
• Pesquisador responsável: José Geraldo Vidal Vieira
• Beneficiário: Juliana Simokomacki Nicolosi
• Instituição Sede: Centro de Ciências em Gestão e Tecnologia (CCGT). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). Campus de Sorocaba. Sorocaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Logística Transporte de carga Bens de consumo Prestação de serviços Comércio Regressão linear Região metropolitana São Paulo
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Distribuição urbana de carga | Logistica Urbana | Modelos de geração de viagens de carga | transporte de carga | Modelos de geração de viagens de carga

Resumo

Impactos negativos como congestionamentos, emissão de poluentes, acidentes de trânsito, ruídos, entre outros, geralmente são ocasionados por uma alta demanda de veículos leves de carga que realizam entregas em centros urbanos, devido a um alto número de viagens de carga necessário. Os Polos Geradores de Viagens de Carga são exemplos de empreendimentos que atraem um grande número de viagens, contribuindo para o aumento desses impactos, aumento do fluxo de veículos e dificuldade de acesso das pessoas para o consumo de bens e serviços em uma determinada região. O objetivo desta iniciação científica é analisar os dados de fluxo de carga, obtidos na Pesquisa Origem e Destino de Carga realizada pela Companhia de Engenharia de Tráfego (CET), e propor modelos de geração de viagem que possam minimizar os impactos gerados por empreendimentos e comércio local. A priori serão utilizados modelos de regressão linear como métodos de análise. Espera-se que seja possível também identificar quais regiões, dentro da Região Metropolitana de São Paulo, são mais afetadas e, futuramente, utilizar esses dados para incentivar a melhoria e desenvolver a logística urbana nessas regiões de maneira sustentável.