Potencial Ciclável

Potencial Ciclável

Ideias e Referências

Métodos 📚

Para mais detalhes sobre cada método, clique no nome ou acesse esta primeira versão (em inglês) do texto sobre trabalhos relacionados.

Copenhagenize Index
Copenhagenize, 2011.
Build it. But Where? The use of Geographic Information Systems in Identifying locations for new cycling infrastructure.
Larsen et al., 2013.
Prioritizing bicycle paths in Belo Horizonte City, Brazil: Analysis based on user preferences and willingness consideringindividual heterogeneity
Zhang et al., 2014.
Steer Cycling Potential Index
Steer (organização de consultoria), 2015.
Analysis of Cycling Potential
Transport For London, 2016.
Propensity to Cycle Tool (PCT)
Lovelace et al, 2017.
Cycling Potential Tool (CPT)
Cycling Scotland, 2017.
Revealing the Cycling Potential of Starter Cycling Cities
Cecília Silva et al, University of Porto, 2018.
Increasing Cycling in Canada
University of Toronto, 2019.
A data science framework for planning the growth of bicycle infrastructures
Luis Olmo et al, University of California, 2020.
A nodal approach for estimating potential cycling demand
Gerhard Hitge et al, University of Petroria, 2021.
Cycling Potential Index
The World Bank, 2021.

Relação dos métodos e dados 📊

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	Método Proposto 1
filtro 1️⃣ / pesos ♾️	♾️	♾️	♾️	♾️	1️⃣	♾️	♾️	♾️		♾️	1️⃣	1️⃣	♾️
idade					✅			✅			✅	✅	✅
renda			✅								✅	✅
gênero	✅										✅		✅
posse de carro			✅					✅	✅		✅	✅
nível educacional			✅					✅			✅
tipo de moradia			✅								✅
pessoas na família			✅								✅
viagens realizadas									✅
estilo de vida				✅								✅
distância/tempo		✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅		✅	✅
carga					✅
modal atual			✅		✅
vel. média	✅						✅	✅
inclinação				✅		✅	✅	✅				✅	✅
barreiras físicas							✅
proporção de ciclistas	✅	✅				✅	✅		✅
infraestrutura cicloviária	✅	✅	✅				✅	✅	✅	✅
opinião de ciclistas	✅	✅
quantidade de acidentes	✅	✅						✅
densidado pop.							✅	✅
diversidade ocupac.								✅
transporte público								✅
pontos de interesse							✅	✅

Resumo: Faz uma revisão da literatura sobre bicicleta e classifica em 4 grandes fluxos de pesquisa. Aponta que não existe pesquisa sobre quais os melhores locais para construir infraestrutura ciclovária. Propõe um índice de priorização para as regiões da cidade de Montreal (Canadá) que devem receber esse tipo de investimento.

Dados Utilizados:

Quantidade atual de viagens de bicicleta (pesquisa OD)
Quantidade viagens curtas de carro (viagens potenciais) (pesquisa OD)

Aquelas com distância menor que 75% das viagens de bicicleta (2km)

Opinião dos ciclistas sobre quais vias deveriam ser priorizadas (pesquisa online com 3000 ciclistas)
Quantidade de colisões com veículos (dados da seguradora pública)
Conectividade das ciclovias: onde ficam os "pontos finais"

Metodologia:

Grid quadrado de 300m (comprimento escolhido com testes empíricos)
Para cada grid, soma o percentual de cada atributo que está em uma dada célula do grid

% de viagens de bicicleta na célula +
% de viagens potenciais na célula +
% de preferência dos ciclistas na célula +
% de colisões na grid +
% de "pontos finais"

Em cada célula do grid, atribui-se esse valor de 0 a 5
Esse valor é dividido pela soma do valor todas as células (o percentual nessa célula), gerando um índice final entre 0 e 1
Os pesos de cada atributo podem ser parametrizados
As viagens em cada grid são calculadas pelas rotas dessas viagens (calculado com o algoritmo de caminho mais curto, autores citam que esse método pode ser melhorado)
Autores citam que o ideal é considerar muitas outras variáveis, além da distância, para decidir quais são as viagens potenciais

Resumo: No contexto da expansão cicloviária em Belo Horizonte para a Copa do Mundo de 2014, propuseram um método para identificar as regiões com maior disposição (willingness) para usar bicicleta. Os dados utilizados foram extraídos de uma pesquisa com 3421 habitantes (2008 respostas completas), em que perguntavam a disposição do entrevistado para usar a bicicleta caso o trajeto tivesse ciclovias, junto dos seguintes "fatores influentes":

Dados Utilizados:

Nível Educacional
Tempo de viagem diária (comutação)
Renda
Moradia (vive em casa ou outro tipo?)
Possui carro?
Modal atual
Possui crianças na casa?
Existe rede cicloviária no trajeto?

Metodologia:

Desenvolvido um modelo de regressão (ordered outcome discrete model) para quantificar a influência de cada fator na disposição para usar a bicicleta
Com esse modelo, para cada fator foi gerado um coeficiente - quanto maior o coeficiente, mais influente esse fator é para o uso da bicicleta; quanto menor (negativo) maior a influência para não usar a bicicleta.
Para cada zona administrativa da cidade, foi obtida a média ponderada pelos coeficientes obtidos, usando dados do censo 2010 e da pesquisa OD de BH de 2012.
Esses coeficientes são específicos para a realidade de cada cidade, se essa metodologia for aplicada em outro local, uma pesquisa semelhante teria que ser conduzida para obter os coeficiente
Os entrevisgtados foram perguntados quais ruas deveriam receber ciclovias, e o resultado obtido por esse método foi semelhante à opinião dos entrevistados (modelo aderente à realidade).
Na aplicação do modelo, os fatores com relação mais forte (à disposição para usar bicicleta) foram:
- Tempo da comutação - influência negativa
- Renda - faixa de renda média se relaciona positivamente
- Modal atual - modo "a pé" tem maior influência

Resumo:: Steer Davies Gleave é uma empresa de consultoria que desenvolve ferramentas para problemas urbanos complexos. O Cycling Potential Index é uma ferramenta para classificar as regiões administrativas da Inglaterra e País de Gales com base no potencial ciclável, isto é, em quais regiões os investimentos para estimular o uso da bicicleta são mais efetivos.

Dados Utilizados ("dimensões"):

Inclinação (hilliness)
Dados sociodemográficos
Distância das viagens

Metodologia:

Para cada uma das três dimensões, as regiões foram ordenadas (ranked)
A inclinação foi calculada como o desvio padrão das altitudes da região, discretizando em uma grade com células de lado 90m. Quanto maior o desvio padrão, pior.
Os dados sociodemográficos foram usados classificando os estilos de vida de cada região (classificação MOSAIC). Para cada estilo de vida, um potencial ciclável foi pré determinado.
Uma viagem é considerada ciclável se a distância é menor que 8km, que corresponde a 88% das viagens feitas atualmente de bicicleta. A classificação foi feita pelo percentual de viagens cicláveis em cada região.
A classificação final é a média das três classificações, com o tempo das viagens tendo metade do peso das outras duas (pois usaram apenas dados de viagens a trabalho, e querem englobar outras viagens, que podem ser mais longas).

Resumo:: Análise conduzida pela Transport for London (companhia de transportes da prefeitura de Londres) para identificar quais são e onde estão as viagens cicláveis em Londres. Foi feito um primeiro critério em 2010 com base em pesquisas de demanda de transporte, e atualizado em 2016.

Dados Utilizados:

Sobrecarga
Distância das viagens
Idade do indivíduo
Modal Atual
Encadeamento (viagem faz parte de uma viagem maior?)

Metodologia:

O potencial ciclável de uma região é medido pela quantidade de viagens cicláveis.
Uma viagem é considerada ciclável quando satisfaz os seguintes critérios:
- A pessoa que faz a viagem não carrega nenhuma sobrecarga (encumbrance)
- A distância da viagem é menor que:
  - 10km (para comutação) ou 8km (outros propósitos), caso geral
  - 5km, se a pessoa tem entre 65 e 79 anos (todos os propósitos)
  - 3km, se a pessoa tem mais que 80 anos (todos os propósitos)
- O modal atual não é van, "dial-a-ride", barco ou avião
- A viagem não faz parte de uma viagem maior não-ciclável

Resumo:: Ferramenta (que se encaixa na categoria de PSS - planning support systems) para analisar a propensão para usar a bicicleta de uma dada região. Aplicaram a ferramenta em todas as regiões da Inglaterra e País de Gales. Os dados vieram do censo de 2011, que faz perguntas sobre as viagens de comutação dos britânicos.

Dados Utilizados:

Proporção atual de ciclistas
Distância das rotas
Inclinação das rotas
Densidade populacional (apenas para separar as regiões)

Metodologia:

As rotas foram calculadas usando a ferramenta cyclestreets.net
A área total (Inglaterra e País de Gales) foi dividada em zonas MSOAs, que são regiões desenhadas de modo que cada MSOA tenha cerca de 7500 indivíduos.
Foi calculado uma rota entre cada par de MSOAs, usando o centro de massa populacional como ponto de referência (apenas pares com distância euclidiana menor que 30km)
A inclinação de uma rota foi tomada como a inclinação média do percurso
Foi então feito uma regressão logística onde a variável de interesse (dependente) é a proporsão de ciclistas, e os fatores influentes são a distância e inclinação da rota.
Para a distância, foram incluídos três fatores: a distância em si, a raíz quadrada da distância e a distancia ao quadrado, pois a relação entre a distância e o uso da bicicleta não é linear
O valor final de cada região é quantidade atual de ciclistas + quantidade de "comutadores" * propensão calculada pelo modelo
A ferramenta faz simulações com 4 cenários, onde alguns outros parâmetros independentes são considerados na regressão

Resumo:: Visam encontrar a demanda potencial de uso da bicicleta na Cidade do Cabo com uma abordagem que utiliza os dados, para ser genérico e reproduzível. A estratégia consiste em encontrar os indivíduos que são ciclistas em potencial.

Dados Utilizados:

Nível Educacional
Renda
Tipo de residência (informal ou não)
Gênero
Idade
Quantidade de membros na família
Acesso a carro

Metodologia:

Aplicam um primeiro filtro na população, uma pessoa é considerada apenas se satisfazer todas as seguintes condições:

É estudante de nível superior ("tertiary") OU se possui renda média (low-middle income)
Mora em uma residência formal (melhores condições de armazenamento da bicicleta, pontuam que é uma abordagem conservadora para considerar apenas pessoas relamente cicláveis
Não tem acesso a carro
Tem entre 18 e 60 anos

Além do primeiro filtro, a pessoa recebe um peso:
- 1 se for mulher, 0.8 se for homem (argumentam que em condições ideais, as mulheres tem mais potencial, a exemplo de Copenhagen)
- 1 se tem entre 18 e 25 anos; 0.8 se entre 26 e 35 anos; 0.3 se entre 36 e 60 anos
- 1 se pertence a uma família com 1 ou 2 membros; 0.4 se a família tem 3 membros ou mais
Os pesos acima são multiplicados, obtendo um valor entre 0 e 1, interpretado como a probabilidade que uma pessoa tem de ser ou não um ciclista em potencial
Por fim, para cada indivíduo, é sorteado se ele será considerado um ciclista em potencial (com base na probabilidade calculada para ele)