AGRADECIMENTOSMinha eterna gratidão deve-se, certamente, ao meu melhor amigo, Deus, cuja presença constante em minha jornada supriu toda necessidade de força e confiança de que precisava, além da perseverança demandada sempre que o objetivo final pretendido era de difícil alcance. O Seu cuidado para comigo nos menores detalhes me inspirou a fazer tudo com dedicação e a Ele, definitivamente, sejam todas as congratulações provenientes desse trabalho. Aos meus pais, Doralice e Hadenizio; irmãs, Sara, Débora e Daniela; e cunhado, Josué, cuja intercessão e torcida foram o combustível que me manteve em constante progresso no decorrer desses anos. Agradeço por me instigarem a sempre dar o meu melhor e me fortalecerem nos momentos de desânimo. À minha orientadora Cira, pela amizade, confiança, apoio, companheirismo, bomhumor e por mostrar que sempre é possível melhorar. Ainda, grato pelo compartilhamento de experiências e ensinamentos que levamos para a vida. Aos professores Bruno Bertoncini, Rita Salgueiro e Antonio Nélson, pelas valiosas contribuições ao presente trabalho. Às minhas companheiras de orientação, pelos momentos agradáveis na sala de orientados, preocupação e solidariedade. Agradeço a Cintia, pela amizade e valiosas recomendações. Aos meus professores da graduação, que criaram a base para que eu conseguisse ingressar no mestrado. Agradeço especialmente a Lílian, pelas parcerias e oportunidades que despertaram em mim o interesse pela pesquisa. Aos meus amigos do STT, em particular os da turma 2017.1 e do Planejamento, pela parceria tanto dentro quanto fora da sala de aula. Sou grato aos queridos Juliana e Felipe, meus fiéis companheiros de açaí e cinema. À turma V de Engenharia Civil da UFT e outros amigos de longa data da graduação, pela consideração e por torcerem tanto por mim. À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), pelo auxílio financeiro. Às secretárias Ana e Sabrina, pela constante disposição para ajudar e contínua assistência. Ao Renato Arbex, pelo contato com a SPTrans que permitiu a aquisição da pesquisa sobe/desce utilizada nesse trabalho. Agradeço, igualmente, à SPTrans, pela disponibilização dos dados. A todos que, direta e/ou indiretamente, foram imprescindíveis para o desenvolvimento desse projeto bem como o amadurecimento acadêmico e pessoal do autor.

Travel demand models have been developed and refined over the years to consider a characteristic normally found in travel data: spatial autocorrelation. Another important feature of travel demand data is its multivariate nature. However, regarding the public transportation demand, there is a lack of multivariate spatial models that consider the scarce nature of travel data, which generally are expensive to collect, and also need an appropriate level of detail. Thus, the main aim of this study was to estimate the Boarding variable along a bus line from the city of São Paulo -Brazil, by means of a multivariate geostatistical modeling at the bus stop level. As specific objectives, a comparative analysis conducted by applying Universal Kriging, Ordinary Kriging and Ordinary Least Squares Regression for the same travel demand variable was proposed. From goodness-of-fit measures, the results indicated that Geostatistics is a competitive tool comparing to classical modeling, emphasizing the multivariate interpolator Universal Kriging. Therefore, three main contributions can be highlighted: (1) the methodological advance of using a multivariate geostatistical approach, at the bus stop level, on public transportation demand modeling; (2) the benefits provided by the models regarding the land use and bus network planning; and (3) resource savings of field surveys for collecting travel data.

A modelagem clássica da demanda por transportes ignora um importante aspecto normalmente presente na estrutura das variáveis de interesse: a autocorrelação espacial. Pesquisas recentes reconhecem e incluem tal característica à estimativa da demanda, mas há limitações referentes aos elementos básicos de tratamento utilizados nas abordagens. No intuito de superar alguns problemas e restrições associados aos estudos anteriores, o presente trabalho se valeu da dependência espacial entre as observações de Embarques e Desembarques, por ponto de parada, e Carregamento nos trechos, ao longo de uma linha de transporte público, a fim de gerar estimativas dessas variáveis em pontos e trechos que não seriam amostrados por ocasião da pesquisa sobe/desce. Tal previsão foi realizada por meio da aplicação de Krigagem Ordinária a uma linha de ônibus da cidade de São Paulo, Brasil. Os resultados obtidos confirmaram a adequabilidade do ferramental geoestatístico à estimativa de variáveis de demanda por transportes ao longo de uma linha de ônibus.