Avaliação das mudanças nas velocidades das linhas de ônibus da cidade de São Paulo após a implantação de faixas exclusivas através da análise de dados de GPS

Abstract

Resumo: Este artigo apresenta uma análise da evolução das velocidades observadas nas linhas de ônibus do município de São Paulo entre os períodos de agosto de 2013 e abril de 2015. Nesse período foram implantadas faixas exclusivas para ônibus pela cidade que buscam priorizar o transporte coletivo nessas vias. Para tanto, foi desenvolvido um algoritmo que permitiu calcular as velocidades das viagens dos ônibus nas linhas através dos dados de GPS dos veículos. O algoritmo foi aplicado a um conjunto de linhas de ônibus do transporte coletivo municipal para um período de 20 dias úteis no mês de agosto de 2013, ou seja, antes da implantação das faixas exclusivas, e também para abril de 2015, quando as mesmas já estavam em operação. Dois grandes grupos de linhas foram analisados: 68 linhas que não tiveram faixas exclusivas implantadas em seus itinerários (não beneficiadas) e 240 das que tiveram ao menos um trecho dos seus respectivos trajetos com faixa exclusiva implantada. Os resultados obtidos mostram que, enquanto as linhas não beneficiadas tiveram um aumento médio de apenas 0,39% na mediana das velocidades das viagens com partidas entre 18h-19h, ou seja, no período mais crítico de pico da tarde, as linhas do grupo beneficiado tiveram aumento expressivo médio de 9,13% na mediana das velocidades. Entretanto, foi também observado que a distribuição das melhorias nos tempos de viagem é heterogênea, ou seja, algumas linhas tiveram redução das velocidades dos seus trajetos neste período, apesar dos benefícios das faixas exclusivas.Palavras-chave: faixas exclusivas de ônibus; dados de GPS; velocidades de ônibus; monitoramento.Abstract: This paper presents an analysis of the evolution of the observed speeds in bus lines of the bus service of the city of São Paulo between the periods of August 2013 and April 2015. In that period, a series of dedicated bus lanes were implemented across the city with the aim to prioritize the public transportation in those roads. To accomplish this, we have developed an algorithm that enables us to calculate travel times of bus lines through data from on board GPS devices. The algorithm was applied to 20 weekdays in August 2013, prior to the implementation of the dedicated bus lanes, and again in April 2015, when the set of these lanes was fully operational. Two large sets of bus lines were selected to be analyzed: 68 lines that did not had any relation to dedicated lanes, and 240 bus lines that had at least a small length of their respective itineraries along dedicated bus lanes. The results show that, while the non-benefited lines had a slight average increase of 0,39% in median speeds for trips departing between 18h-19h period, i.e., in the most critical evening peak, lines from the benefited group had an expressive increase of 9,13% in their speeds. However, we also observed that the distribution of speed improvements is uneven, and some lines had reduction of median speeds during this period, in spite of dedicated bus lane benefits.

Impact of bus lanes on the speed of other vehicles in São Paulo

“…The mean difference test indicated that the bus lanes increase bus speed by 9.13%. Arbex and Cunha (2016) are different from the present study because they assess the effect of the presence of bus lanes on bus speed, while we analyse the effect of the presence of bus lanes on other vehicles except buses. Paradeda, Kraus Junior and Carlson (2014) studied the effect of bus lanes in Florianopolis.…”

“…Some Brazilian cities 12 already adopt a policy of corridors and bus lanes to soften the problems of urban mobility. Arbex and Cunha (2016) analysed the policy of bus lanes in São Paulo using a mean difference test. Arbex and Cunha (2016) studied the average bus speeds on streets with and without bus lanes in São Paulo over two years.…”

“…Arbex and Cunha (2016) analysed the policy of bus lanes in São Paulo using a mean difference test. Arbex and Cunha (2016) studied the average bus speeds on streets with and without bus lanes in São Paulo over two years. The mean difference test indicated that the bus lanes increase bus speed by 9.13%.…”

“…The implementation of bus lanes can change the mobility conditions more quickly and at a lower cost than train or subway systems, for example (Ingvardson and Nielsen, 2018). The implementation of bus lanes in São Paulo increased the average bus speed by 9.13% (Arbex and Cunha, 2016). Basso and Silva (2014) found that this policy generated an increase in the average bus speed from 13 km/h to 27 km/h in London and from 15 km/h to 21 km/h in Santiago.…”

Analisando a Variabilidade de Estimativas de Acessibilidade por Transporte Público a Partir de Dados de GPS

“…Noutro estudo, também utilizaram dados de GPS para corrigir os arquivos de GTFS para o sistema de transporte público de São Paulo e analisar a acessibilidade de cinco grandes favelas na cidade. A metodologia de transformação dos dados de GPS em dados stop_times.txt de GTFS foi detalhada em outro trabalho (Arbex e da Cunha, 2016). Nesse último trabalho, os autores propuseram uma metodologia para agregar tempos de viagens entre paradas estimados a partir de um grande período de dados arquivados de GPS.…”