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II Simpósio Brasileiro de Geomática Presidente Prudente - SP, 24-27 de julho de 2007V Colóquio Brasileiro de Ciências Geodésicas ISSN 1981-6251, p. 100-106

T.A. Silveira; M. B.B. Barros Filho; J.L. Portugal.

ANÁLISE ESPACIAL ATRAVÉS DO DIAGRAMA DE VORONOI

APLICADO AO PLANEJAMENTO DOS TRANSPORTES URBANOS

THYAGO DE ALMEIDA SILVEIRA MARCELLO BENIGNO BORGES DE BARROS FILHO

JOSÉ LUIZ PORTUGAL

Universidade Federal de Pernambuco Departamento de Engenharia Cartográfica - DECart

Pós-Graduação em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação {benigno.marcello, thyago.silveira}@gmail.com

[email protected]

RESUMO - Uma das grandes dificuldades relacionadas à gestão dos transportes públicos é fornecer, aos órgãos administrativos, informações básicas que permitam um conhecimento integrado dos problemas, bem como a utilização de processos efetivos e eficientes de planejamento. No presente trabalho é apresentado um aplicativo utilizando o Geoprocessamento, e os Sistemas de Informações Geográficas – SIG, que aliados ao Diagrama de Voronoi, possibilitaram agrupar dados vindos de diferentes órgãos municipais, diagnosticando a situação dos pontos de paradas de ônibus do bairro de Jaguaribe, na cidade de João Pessoa – PB. Dessa interação foram gerados, como produtos finais, quatro mapas temáticos, apresentando variáveis como população e densidade demográfica. A partir das análises destes mapas é possível traçar operações envolvendo os pontos de paradas de ônibus de forma rápida e precisa. Contribuindo, assim, para a melhoria dos serviços prestados a população usuária dos transportes públicos. ABSTRACT - One of the great difficulties related to the management of public transportation is to supply administrative agencies with basic information that allow an integrated knowledge of the problems by using efficient and effective planning processes. In the present work one application using Geoprocessing techniques and GIS - Geographic Information Systems is presented. In association with the Diagram of Voronoi, they collected data from different municipal agencies. Such information resulted in a diagnostic of the bus stop places situation of Jaguaribe area, in João Pessoa, Paraíba. As the final result four thematic maps were obtained. They presented variables like population and demographic density. From the analysis of these maps, it is possible to set up operations involving bus stop places in a fast and accurate way. Such results offer a great contribution for improving the public transportation services for those who need them.

1 INTRODUÇÃO

A relação entre a qualidade de um sistema de transportes e o nível de desenvolvimento sócio-econômico de uma região vêm sendo objeto de diversos estudos. Segundo Ferreira e Sanches (2001), os problemas gerados pelo transporte urbano no Brasil, são um dos fatores agravantes da baixa qualidade de vida urbana que é sentida por toda a população.

Com a crescente expansão dos núcleos urbanos, os pontos de paradas de ônibus são freqüentemente implantados ou reespacializados. No entanto, freqüentemente sem nenhuma metodologia que envolva indicadores como: área de influência e densidade populacional de cada parada, roteamento dos ônibus, características ambientais, dentre outros parâmetros.

Sob esta perspectiva os Sistemas de Geoinformação, ou os Sistemas de Informações

Geográficas – SIG destacam-se como instrumentos de apoio à tomada de decisão, possibilitando análises e simulações sobre dados comumente dispersos e independentes, oriundo de diversas fontes. Juntamente com o uso do Diagrama de Voronoi torna-se possível montar estratégias para auxiliar tanto na manutenção de Sistemas de Transportes Urbanos quanto na melhoria dos serviços prestados a população.

O Objetivo da presente trabalho foi desenvolver uma metodologia que possibilite o melhor gerenciamento e tomada de decisão no planejamento, implantação e remanejamento de paradas de ônibus, estudando o uso do Diagrama de Voronoi em SIG. 2 MATÉRIAL E MÉTODOS

Foi desenvolvido um projeto piloto utilizando os pontos de paradas de ônibus do Bairro de Jaguaribe, na Cidade de João Pessoa-PB, onde foi desenvolvido um

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II Simpósio Brasileiro de Geomática Presidente Prudente - SP, 24-27 de julho de 2007V Colóquio Brasileiro de Ciências Geodésicas

aplicativo SIG, utilizando o Polígono de Voronoi na construção de análises acerca da problemática no ambiente.

O bairro de Jaguaribe possui uma população de 14.368 habitantes (IBGE, 2000), e localiza-se vizinho ao centro da cidade, desempenhando um papel importante tanto para a cidade quanto para o Estado. No bairro de Jaguaribe estão localizados o Centro Administrativo do Estado, agregando diversas Secretárias Estaduais, o Hospital Napoleão Laureano, que desenvolve um atendimento referencial aos portadores de câncer, a sede da Companhia de Água e Esgotos da Paraíba – CAGEPA, e o Centro Federal de Educação Tecnológica do Estado da Paraíba – CEFET-PB. A presença de todos esses órgãos faz de Jaguaribe um bairro muito movimentado. Além disso, o bairro de Jaguaribe é um bairro de ligação entre os bairros situados ao norte e ao sul da cidade com o centro, que incorpora a maior parcela de todo comércio central da capital, bem como outros órgãos e instituições.

O bairro de Jaguaribe pode ser considerado como um bairro indispensável ao tráfego da cidade de João Pessoa, pois possui duas vias coletoras de grande importância que possibilitam a ligação de fluxo e refluxo, entre os bairros situados ao norte, ao sul, a oeste da capital, bem como com cidades vizinhas. A exemplo desses limites estão os bairros do Bessa e do Jardim Oceania ao norte, Mangabeira e Valentina ao sul, e ao oeste o bairro do Alto do Mateus e o Jardim Veneza (figura 1).

Figura 1 – Localização do Bairro de Jaguaribe

A figura 2 mostra a localização das Avenidas

Vasco da Gama (sentido bairros - centro), Doutor João da Mata, Aderbal Piragibe e da Rua Frei Martinho (sentido centro - bairros), com seus respectivos sentidos de circulação de tráfego de João Pessoa.

Figura 2 – Vias coletoras importantes do Bairro de Jaguaribe. O bairro possui uma linha de ônibus, que é a Linha 003 – Jaguaribe, da Empresa Marcos da Silva, que circula o entorno do bairro. A figura 3 mostra os pontos de paradas de ônibus localizados no bairro de Jaguaribe e os trajetos nos sentidos centro – bairro e bairro centro, executados pela linha local. Entretanto, por ser um bairro de ligação, Jaguaribe está sujeito à circulação de diversas linhas de ônibus das outras empresas que operam na cidade.

Figura 3 – Trajeto da Linha Jaguaribe 003 e as respectivas paradas.

Para o desenvolvimento do trabalho foram adotados os seguintes procedimentos metodológicos:

Caracterização do Problema; Coleta de Dados; Desenvolvimento de um aplicativo SIG;

2.1 Caracterização do problema




Este passo teve por finalidade entender a extensão dos serviços prestados pelo órgão responsável pelo planejamento, coordenação e execução das políticas de transporte e trânsito de João Pessoa. Em conseqüência dessa interação, foi possível elaborar um diagnóstico da situação atual do município e a partir daí traçar técnicas de análises envolvendo os pontos de paradas de ônibus. 2.2 Coleta de dados

Os dados envolvidos no projeto constam de informações referentes ao espaço urbano estudado. A base cartográfica do bairro de Jaguaribe e dos bairros adjacentes, que foi adquirida junto a Secretaria do Planejamento – Seplan, da Prefeitura Municipal de João Pessoa – PMJP, em formato shapefile, constando dos dados do cadastro urbano, como, bairro, setor, rua, identificador dos lotes e quadras. Também foram adquiridos os pontos de paradas de ônibus junto a STTRANS, também em formato shapefile, acrescidos dos relativos atributos.

2.3 Desenvolvimento de um aplicativo SIG

Primeiramente foi feito um tratamento dos dados espaciais coletados. Nesta etapa foram identificados alguns problemas com a localização dos pontos de paradas de ônibus. No arquivo shapefile obtido da STTRANS, foi constatado a falta de algumas paradas. Este problema foi resolvido com a visita de campo, para a coleta dos pontos que faltavam, e com a adição desses pontos no mapa.

Foi adotado um critério no tocante à quantidade de paradas em uma única rua. Partindo da lógica que os usuários que embarcam na parada X (parada próxima a sua residência, por exemplo), provavelmente desembarcariam na mesma parada X para o retorno a sua residência ou na parada vizinha a esta. Desta forma, convencionou-se então adotar para as ruas que tinham duas paradas, uma em frente da outra, um único ponto para designar a região de influência daquelas duas paradas. Visto que o itinerário dos ônibus deste bairro foi estudado criteriosamente e que o itinerário tem o mesmo sentido de ida e volta, os pontos únicos contribuíram para a formação de áreas mais homogêneas na construção do Diagrama de Voronoi.

Logo em seguida foi feito um procedimento de junção de duas tabelas que possuem um mesmo campo, com valores idênticos (join). Esta junção agrupou em uma única camada de informação as tabelas com os dados vindos da PMJP. A tabela st25, com os atributos cadastrais relacionados ao setor 25 da cidade de João Pessoa, que equivale ao bairro de Jaguaribe, e a camada lotes25, contendo atributos topológicos e cadastrais relacionados ao próprio bairro.

Logo em seguida foi construído o Diagrama de Voronoi, utilizando o arquivo shapefile dos pontos de paradas de ônibus. O Diagrama de Voronoi tem sido utilizado freqüentemente em aplicações que envolvem o

uso de SIG no tocante à solução problemas onde se faz necessário o conhecimento das áreas de influência de um determinado conjunto amostral. Okabe et al. (1992) diz que o seu principio é que considerando o Polígono de Voronoi A(pi) de um ponto pi representa uma região no espaço definida como (1):

A (pi) = { p | d (p, pi) < d (p, pj) para j ≠ i, j ∈ {1,2, ..., n}(1),

d(p,pi) representa a distância euclidiana entre um ponto qualquer p e o ponto gerador pi. Na Figura 4, os pontos p1,p2,...,p6 representam os pontos de paradas de ônibus, e as arestas formam os polígonos de Voronoi, que segundo Aragão e Medeiros (2004) definem a área de influência de cada ponto.

Figura 4 – Polígono de Voronoi Fonte: Aragão e Medeiros (2004).

As arestas dos polígonos formados são

eqüidistantes umas das outras, tendendo ao infinito. Para a concepção do Diagrama, após diversos testes, adotou-se o valor de 55% de cobertura da área criada em relação ao bairro de Jaguaribe. Como os pontos de paradas estão limitados no bairro, nosso diagrama tem o tamanho necessário à cobertura total do bairro. Foi adicionado um novo campo ID (ID = id gerado pelo programa + 1) na camada de informação gerada pelo Diagrama de Voronoi. Este campo servirá como o campo identificador dos polígonos gerados.

Posteriormente realizou-se uma interseção espacial envolvendo as camadas lotes25, a qual foi realizado o join, e a nova camada gerada, Voronoi, nesta respectiva ordem. Na operação foram associados os lotes aos polígonos gerados através do campo ID, criado na camada Voronoi. O banco de dados gerado foi limitado espacialmente pela camada Voronoi, e cadastralmente resultaram da união das duas camadas. Esta nova camada que surgiu tem o nome da Interceção_Voronoi_Lotes.

Por fim com intenção de agrupar os lotes da camada gerada Interceção_Voronoi_Lotes nos seus polígonos identificadores, foi da feito uma agregação. A agregação ou dissolve agrega classes que tem valores semelhantes em função de um atributo especificado, no nosso caso esse atributo foi o ID. A agregação feita gerou a camada Agregação. Dessa forma foi possível agrupar e obter informações do tipo: número total de habitantes por


área de influência, área total em Quilômetros quadrados de cada área e a densidade demográfica de cada área. 3 RESULTADOS E DISCUSSÕES 3.1 Resultados parciais

Cada etapa da metodologia nos forneceu um resultado. Para o tratamento dos pontos de paradas foi gerado um novo shapefile contendo um único ponto para designar a região de influência de duas paradas. Podemos observar na figura 5, em escala reduzida, no mapa da esquerda, os círculos envolvendo os pontos onde tinham duas paradas. E no mapa da direita os pontos únicos.

Figura 5 – Comparação entre as duas regiões com e sem paradas

O produto da junção da tabela st25 com a camada lotes25, foi à própria camada lotes25, acrescidos dos campos da tabela st25 (Figura 6).

Figura 6 – Junção realizada. Outro produto gerado, conforme a Figura 7, foi o

Diagrama de Voronoi, resultante da utilização dos pontos de parada de ônibus.

Figura 7 – Criação do Diagrama de Voronoi.

O resultado da interseção espacial entre as camadas lotes25 e Voronoi foi à camada Interceção_Voronoi_Lotes. Na Figura 8, podemos observar a interseção gerada, de acordo com os Polígonos e seus identificadores.

Figura 8 – Interseção entre as camadas Voronoi e os lotes25.

Por fim, o ultimo produto resultante dos

procedimentos metodológicos foi à camada Agregação, que podemos visualizá-la na Figura 9.




Figura 9 – Agregação.

3.2 Resultados finais

Como resultados finais da pesquisa foram gerados quatro principais produtos resultantes da interação entre todos os processos metodológicos. Esses produtos estão apresentados na forma de mapas temáticos, em anexo na escala de 1:900, e logo em seguida na forma de figura. Para a concepção dos mapas foram adotados o Sistema de Coordenadas Geográficas de Mercator, o Meridiano Central –33, a Zona 24, e o Datum SAD 69.

Com a produção dos polígonos do Diagrama de Voronoi foi possível gerar um mapa para visualizar a área de influência de cada ponto de parada de ônibus da cidade (figura 10).

Figura 10 – Mapa da Área de Influência de cada ponto de parada de ônibus.

Este mapa tem um caráter visual, com o objetivo

de mostrar a localização dos pontos de paradas de ônibus, que aparecem como os pontos em vermelho, do trajeto do ônibus Jaguaribe 003, perceptível através da linha vermelha, e da divisão das áreas de influência geradas a partir do Diagrama de Voronoi, nos tons pastéis.

A separação da área de influência dos pontos de parada proporcionou a criação de um mapa temático da área em quilômetro quadrado (Km2), de cada polígono (figura 11);

Figura 11 – Mapa de classificação das áreas de influência em quilômetros quadrados.

No mapa de classificação das áreas em quilômetros quadrados, podemos verificar que na parte sudoeste do bairro existem muitas regiões com grandes áreas, variando de 6,1 a 8,0 Km2. É que indica a cor marrom na tonalidade mais escura.

Os polígonos gerados possibilitaram também totalizar a população residente em cada área de influência (figura 12). E construir um mapa para a distribuição espacial da população.

Figura 12 - Mapa da classificação da quantidade de habitantes.

Verifica-se neste mapa que na parte central do

bairro, existe uma uniformidade das áreas que possuem de 1001 a 1500 habitantes.

Por fim utilizando os dois parâmetros empregados para a criação do segundo mapa temático da área por metro quadrado de cada polígono, e do mapa temático da quantidade de habitantes por área de influência, foi gerado um novo mapa contendo a densidade demográfica do bairro, ou seja, o número de habitantes por quilômetro quadrado (hab/Km2), de cada polígono (figura 13).



Figura 13 - Mapa da classificação da densidade demográfica (hab/Km2)

Podemos perceber que neste mapa as maiores densidades concentram-se em um corredor central no bairro, conforme as cores mais escuras no mapa. Isto também é perceptível no mapa anterior da distribuição da quantidade de habitantes, e revela que nas áreas mais claras estão localizados órgãos governamentais, como o CEFET-PB, a CAGEPA, e o Centro Administrativo Estadual, diversas escolas estaduais e municipais, algumas igrejas, creches e hospitais. Locais que as pessoas não residem, vão apenas realizar suas atividades diárias.

Para exemplificar a competência do aplicativo foram desenvolvidas e algumas consultas envolvendo os resultados obtidos: 1. No mapa temático da área por quilômetro quadrado, podemos consultar quais as áreas menores que dois Km2 (figura 14).

Figura 14 - Consulta das áreas menores que dois Km2. 2. De posse do mapa da quantidade de residentes, é possível examinar quais as áreas de influências geradas que possuem a soma dos residentes acima de duzentas pessoas e cuja área é inferior a quatro km2 (figura 15).

Figura 15 – Consulta das áreas de influência que possuem acima de duzentas pessoas e que a área é inferior a quatro km2. 3. Já no mapa da densidade, podemos consultar quais as áreas de influência que possuem as sete menores e as quatro maiores densidades demográficas (figura16).

Figura 16 – Consulta das sete menores e das quatro maiores densidades demográficas.

Com a produção desses mapas temáticos, soluções

referentes à desmassificação de grandes áreas, com simulações de reespacialização tomando como variáveis a distribuição esquemática da população, serão facilmente empregadas. Convém lembrar, portanto, que simulações de remoção, adição, ou relocação dos pontos de paradas, é um procedimento que deve ser realizado de acordo com os critérios adotados pelo órgão gestor dos transportes públicos da cidade. O objetivo do trabalho que foi desenvolver uma metodologia para auxiliar na gestão dos transportes urbanos, foi cumprido, a partir de então, o órgão responsável por essa função pode adotar ou não essa metodologia.

Outro ponto favorável à utilização desta metodologia envolvendo aplicações em SIG, é que os processos metodológicos podem ser aplicados as mais diversas plataformas operacionais existentes. Algumas plataformas trazem agregadas em suas opções de edição de dados à opção para a criação do Diagrama de Voronoi,


em outras é necessário à aquisição de um aplicativo (plugin) que possibilite a construção dessas áreas influência.


4 CONCLUSÕES

O projeto parte do princípio do desenvolvimento de uma metodologia que auxiliasse na gestão dos transportes urbanos. Foi evidenciado que a utilização de um SIG possibilita aos órgãos responsáveis pelo planejamento dos transportes, um meio para um melhor planejamento dos pontos de paradas de ônibus.

Observou-se também no decorrer do trabalho que a construção dos Polígonos de Voronoi possibilita visualizar o tamanho da área de influência de cada parada, o que previamente já se torna um parâmetro para a construção de novas paradas.

Estas operações envolvendo as paradas seriam bastante demoradas, e não teriam uma precisão tão boa, caso fossem realizadas sem a utilização do Diagrama de Voronoi no SIG.

Por fim, acredita-se que essa contribuição possa auxiliar o órgão responsável pela coordenação das políticas de transportes na melhoria dos serviços prestados a população. De forma que, os grandes beneficiados com essa possível mudança dos pontos de paradas de ônibus, seriam os próprios usuários, que teriam que percorrer menores distâncias até o local das paradas de ônibus. AGRADECIMENTOS

Ao grande parceiro e amigo Marcello Benigno, pelo grande exemplo de profissionalismo. Aos meus pais, Manoel Silveira e Maria Carmem Silveira, pelo apoio e dedicação. À Posidônio Almeida, por todo auxílio necessário nos momentos mais importantes. Aos professores e alunos do PPGCGTG do DECart – UFPE. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ARAGÃO, P. S. S.; MEDEIROS, C. M. B. VoroMarketing: Um Sistema Parametrizável para Apoio Espacial à Decisão. In: VI Simpósio Brasileiro em Geoinformática, Campos do Jordão. Anais VI Geoinfo, 2004. p. 155-167.

FERREIRA, M.A.G.; SANCHES, S.P. É fácil chegar ao ponto de ônibus? – Anais do XIII Congresso da Associação Nacional de Transportes Público, ANTP, Porto Alegre, RS, 2001.

IBGE (Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Censo Demográfico: Brasil, 2000. Rio de Janeiro: IBGE, 2000. OKABE, A.; BOOTS, B.; SUGIHARA, K., 1992. Spatial tessellations: Concepts and applications of Voronoi

diagrams. New York: John Wiley & Sons. Rezende, F. A. V. S., Almeida, R. M. V. e Nobre, F. F., 2000.

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