As relações entre o desenho urbano e a cobertura do transporte público: uma análise baseada em sistemas de informação geográfica. Caso de estudo: Município de Madrid

FACULDADE DE LETRAS UNIVERSIDADE DO PORTO João Filipe Sousa Ribeiro 2º Ciclo de Estudos em Sistemas de Informação Geográfica e Ordenamento do Território As relações entre o desenho urbano e a cobertura do transporte público: uma análise baseada em Sistemas de Informação Geográfica Caso de estudo: Município de Madrid 2014 Orientador: Professora Doutora Teresa Sá Marques Co-orientadores: Professor Doutor Javier Gutiérrez Puebla Professor Doutor Juan Carlos García-Palomares Classificação: Ciclo de Estudos: Dissertação/relatório/Projeto/IPP: Versão definitiva Este relatório de estágio foi realizado ao abrigo do Programa ERASMUS, sob a forma de estágio profissional, no Departamento de Investigação de Geografia Humana, na Facultad de Geografia e Historia da Universidad Complutense de Madrid. i Agradecimentos O presente relatório de estágio foi realizado com o inestimável contributo e colaboração de algumas pessoas e instituições às quais não poderia deixar de mencionar e agradecer. À minha orientadora, Professor Doutora Teresa Sá Marques, pela orientação, contribuição e disponibilidade prestada no decurso da execução do meu relatório de estágio, nomeadamente na revisão, reestruturação, rigor científico e partilha de conhecimentos que contribuíram para a realização do mesmo. Aos meus co-orientadores, Professor Doutor Javier Gutiérrez Puebla e Professor Doutor Juan Carlos García Palomares, pelo acolhimento e apoio prestado durante todo o período de estágio na Facultad de Geografía e História da Universidad Complutense de Madrid, pela permanente orientação, ensinamentos, contributos e disponibilidade, partilha de conhecimentos, sugestões, revisão e exigência na realização do estágio, que em muito contribuíram para o meu crescimento enquanto geógrafo. Agradeço ainda pela cedência dos dados indispensáveis para a realização deste projeto, bem como pela aprendizagem proporcionada através do contacto direto, numa área da Geografia que me era desconhecida. A todo o grupo de investigação de Transporte, Infraestruturas e Território da Universidad Complutense de Madrid pela partilha de conhecimentos, sugestões e disponibilidade que contribuíram para uma melhor aprendizagem. À Câmara Municipal do Porto pela disponibilidade e cedência de dados para uma possível aplicação do projeto no município do Porto. Aos meus amigos e colegas pela amizade, companhia e incentivos durante as diferentes etapas deste relatório de estágio. A todos os professores da Faculdade de Letras da Universidade do Porto, particularmente ao Professor Doutor Alberto Gomes, que me acompanharam durante o meu percurso académico e muito contribuíram para a minha aprendizagem. A toda à minha família, particularmente aos meus pais e irmã, pela compreensão e por todo o apoio e ajuda que me deram ao longo desta jornada, pelos sacrifícios, contínuo incentivo e motivação. À Eugénia, agradeço pelos estímulos e incentivos constantes, a dedicação, paciência e compreensão, bem como pela troca de ideias, partilha de conhecimentos e inestimável contributo em todas as fases da realização do presente relatório. ii A todos estes e outros que de uma forma direta ou indireta me apoiaram na realização deste relatório de estágio, expresso a minha gratidão. iii Resumo O presente relatório de estágio foi desenvolvido no âmbito do Mestrado em Sistemas de Informação Geográfica e Ordenamento do Território, com o intuito de, em primeiro lugar, aplicar os conhecimentos obtidos e as tarefas realizadas durante o período de estágio, no Departamento de Investigação de Geografia Humana, da Facultad de Geografía e História da Universidad Complutense de Madrid; e em segundo lugar, o desenvolvimento de uma metodologia apoiada em software SIG, com o objetivo de demonstrar a influência do desenho urbano na cobertura espacial do transporte público. Sendo o acesso ao transporte público realizado maioritariamente através do modo pedonal, na maior parte das cidades europeias e, inclusive em Madrid, torna-se importante compreender o modo como o desenho urbano pode contribuir para limitar ou facilitar o acesso pedonal ao serviço. Estando a promoção do uso do transporte público no centro da maioria das políticas regionais sobre mobilidade sustentável e transportes, torna-se também essencial potenciar e facilitar a acessibilidade ao serviço. Além disso, o transporte público é, em muitos casos, essencial na mobilidade de muitos grupos sociais, pelo que esta questão envolve não só a temática ambiental, mas também a da justiça e equidade social, no sentido de garantir que o transporte público seja acessível ao maior número de pessoas possível. Os SIG constituem deste modo, uma ferramenta de grande utilidade, permitindo a realização de análises de cobertura espacial da rede de transporte e de estimação da procura. Estas análises têm particular importância na hora de “fazer cidade”, contribuindo para a identificação das potencialidades e fraquezas das redes de transporte já estabelecidas, mas também para o planeamento de novas redes ou expansão das já existentes. O presente relatório pode ser dividido em duas diferentes componentes (teórica e prática). Na primeira, aprofunda-se a temática da acessibilidade ao transporte público, realçando a importância da acessibilidade pedonal, e analisando os fatores que a influenciam, com especial destaque para o desenho urbano. São igualmente abordadas as potencialidades dos SIG nesta temática, nomeadamente as diferentes metodologias de análise de cobertura e de estimação da procura potencial, bem como as características da envolvente dos pontos de acesso ao transporte público. Na segunda componente, é avaliado o papel do desenho urbano na cobertura espacial do transporte público, tendo iv como caso de estudo a rede de metro do concelho de Madrid (Espanha). Para o efeito, são criadas cinco diferentes redes viárias fictícias, em torno das diferentes estações da rede de metro, sendo comparados os totais de superfície, população e emprego cobertos, entre as diferentes redes criadas e a rede viária atual do município. Nas diferentes análises efetuadas são considerados três distintos limites de distância de análise (400m, 600m e 800m). São ainda aplicados e comparados dois índices que permitem uma análise mais concreta aos fatores permeabilidade e conectividade das redes criadas, bem como os indicadores de qualidade de acesso e sintético de acessibilidade para cada uma das redes, em função da distância à estação. Por fim, é ainda proposta e aplicada uma metodologia no sentido de determinar a procura potencial, avaliando as diferenças entre os diferentes desenhos em análise. Palavras-Chave: acessibilidade, desenho urbano, análises de cobertura, estimação da procura, transporte coletivo, SIG. v Abstract The following Internship Report was developed within the Geographic Information Systems and Spatial Planning Master’s Degree, and intends to, first of all, apply the knowledge obtained and the tasks performed during the internship period. at the Human Geography Research Department from the History and Geography Faculty at the Madrid Complutense University, and on second place, the development of a GIS free-software based methodology, with the purpose to demonstrate the urban design’s influence on the public transportation spatial cover. As the access to public transports is mainly done by pedestrian mode, at most of the European cities and, including Madrid, e becomes important to comprehend in which way urban design can contribute to narrow down or to facilitate the pedestrian access at service. The promotion of the public transportation is at the center of most regional policies about sustainable mobility and transportation, e becomes essential to boost and make it easier the accessibility to the service. Furthermore, public transportation is, in many cases, essential to many social groups mobility, so this question does not only involves the environmental theme, but also justice and social equality, in the sense to guarantee access to public transportation to the biggest number of people possible. GIS constitutes in this way as a great utility tool, allowing the execution of transportation network spatial cover and demand assessment analysis. These analysis have a certain importance when it comes to “make up city”, contributing to the identification of strengths and weaknesses of already established transportation networks, and also for the planning of new networks or the expansion of existent ones. This report can be divided in two distinguished components: a theoretical one, where its deepened the public transportation accessibility theme, highlighting the pedestrian accessibility importance and analyzing the factors that influence it, specially to the urban design. Equally approached are the GIS potentialities on this theme, namely the different methodologies of cover analysis and potential demand assessment, as well as the characteristics involving the public transport access points. On a more practical component, the role of urban design on public transportation spatial cover is evaluated, having as a study case the Madrid Subway network. For this effect, five different fictional roadway networks are created, around the subway network different stations, being compared the surface totals, populations and cover jobs, between the different vi created networks and municipal actual network. Thus, three different analysis distance limits (400m, 600m and 800m) are considered. Are also applied and compared two indexes that allow a more concrete analysis of the permeability and connectivity factors of the created networks, as well as the access quality indicators and accessibility synthesis for each one of the networks, in function of distance until station. At last, a methodology is proposed and applied in the sense to determine the potential demand, evaluating the differences between the different analyzed designs. Key-words: accessibility, urban design, cover analysis, demand assessment, mass transit, GIS. vii Índice Agradecimentos ................................................................................................................. i Resumo ............................................................................................................................ iii Abstract ............................................................................................................................. v Índice de Figuras ............................................................................................................. ix Índice de Quadros ............................................................................................................ xi Índice de Tabelas ............................................................................................................ xii 1. Introdução ..................................................................................................................... 1 1.1 Objectivos do estágio ................................................................................................. 3 1.2 Estrutura do Relatório de Estágio ............................................................................... 4 2. A Acessibilidade do e ao Transporte Público ............................................................... 6 2.1 Importância do acesso pedonal às redes de transporte público .................................. 9 2.2 A proximidade ao transporte público ....................................................................... 11 2.3 Área de Influência do serviço de transporte público ................................................ 14 2.4 Factores que afectam a acessibilidade ao transporte público e a sua cobertura de acesso .............................................................................................................................. 15 2.4.1 Dimensões do ambiente físico/estrutura urbana .................................................... 16 2.4.1.1 Densidade ........................................................................................................... 19 2.4.1.2 Diversidade ......................................................................................................... 20 2.4.1.3 Design ................................................................................................................. 22 2.4.2 Factores socioeconómicos ..................................................................................... 28 2.4.3 Características da estação e da sua envolvente ...................................................... 30 3. Análises de Cobertura ................................................................................................. 32 3.1. Áreas de Cobertura e os SIG ................................................................................... 38 3.1.1 Distâncias euclidianas vs Distâncias de rede ......................................................... 47 3.1.1.1 Factores que influenciam a dimensão das áreas de serviço do método de distância euclidiana......................................................................................................... 52 3.1.1.2 Factores que influenciam a dimensão das áreas de serviço do método de distância de rede ............................................................................................................. 56 4. Modelos de estimação da procura potencial ............................................................... 59 4.1 A importância da proximidade na estimação da procura potencial .......................... 65 5. Metodologia ................................................................................................................ 69 5.1 Enquadramento geográfico ....................................................................................... 69 ii Irregular de Alta Densidade (A), Irregular de Baixa Densidade (B), Ortogonal (75mx50m) (C), Ortogonal (150mx100m) (D) e Orientada à Estação (E). ......................................................... 166 Anexo 17 - Diferenças no número de trabalhadores cobertos, por freguesias do município de Madrid, entre as diferentes redes fictícias para o limite de distância de análise de 600 metros: Irregular de Alta Densidade (A), Irregular de Baixa Densidade (B), Ortogonal (75mx50m) (C), Ortogonal (150mx100m) (D) e Orientada à Estação (E). ......................................................... 167 Anexo 18 - Diferenças no número de trabalhadores cobertos, por freguesias do município de Madrid, entre as diferentes redes fictícias para o limite de distância de análise de 800 metros: Irregular de Alta Densidade (A), Irregular de Baixa Densidade (B), Ortogonal (75mx50m) (C), Ortogonal (150mx100m) (D) e Orientada à Estação (E). ......................................................... 168 Anexo 19 - Índice de qualidade de acesso da população residente, por grupo etário, para a rede irregular de alta densidade......................................................................................................... 169 Anexo 20 - Índice de qualidade de acesso da população residente, por grupo etário, para a rede irregular de baixa densidade. ..................................................................................................... 169 Anexo 21 - Índice de qualidade de acesso da população residente, por grupo etário, para a rede ortogonal (75mx50m). ............................................................................................................... 170 Anexo 22 - Índice de qualidade de acesso da população residente, por grupo etário, para a rede ortogonal (150mx100m). ........................................................................................................... 170 Anexo 23 - Índice de qualidade de acesso da população residente, por grupo etário, para a rede orientada à estação. ................................................................................................................... 171 Anexo 24 - Índice de qualidade de acesso da população residente, por grupo etário, para a rede actual do município de Madrid.................................................................................................. 171 Anexo 25 - Índice sintético de acessibilidade da população residente, por grupo etário, para a rede irregular de alta densidade. ................................................................................................ 172 Anexo 26 - Índice sintético de acessibilidade da população residente, por grupo etário, para a rede irregular de baixa densidade. ............................................................................................. 172 Anexo 27 - Índice sintético de acessibilidade da população residente, por grupo etário, para a rede ortogonal (75mx50m). ....................................................................................................... 172 Anexo 28 - Índice sintético de acessibilidade da população residente, por grupo etário, para a rede ortogonal (150mx100m). ................................................................................................... 172 Anexo 29 - Índice sintético de acessibilidade da população residente, por grupo etário, para a rede orientada à estação (150mx100m). .................................................................................... 173 Anexo 30 - Índice sintético de acessibilidade da população residente, por grupo etário, para a rede actual do município de Madrid. ......................................................................................... 173 Anexo 31 - Índice de qualidade de acesso do emprego (número de trabalhadores) para rede irregular de alta densidade......................................................................................................... 173 Anexo 32 - Índice de qualidade de acesso do emprego (número de trabalhadores) para a rede irregular de baixa densidade. ..................................................................................................... 174 Anexo 33 - Índice de qualidade de acesso do emprego (número de trabalhadores) para a rede ortogonal (75mx50m). ............................................................................................................... 174 Anexo 34 - Índice de qualidade de acesso do emprego (número de trabalhadores) para a rede ortogonal (150mx100m). ........................................................................................................... 175 Anexo 35 - Índice de qualidade de acesso do emprego (número de trabalhadores) para a rede orientada à estação. ................................................................................................................... 175 Anexo 36 - Índice de qualidade de acesso do emprego (número de trabalhadores) para a rede actual do município de Madrid.................................................................................................. 176 Anexo 37 - Índice sintético de acessibilidade do emprego (número de trabalhadores) para as diferentes redes viárias em análise. ........................................................................................... 176 1 1. Introdução As previsões sobre o crescimento populacional apontam para um aumento progressivo, tendência que se evidencia especialmente nas áreas urbanas, contribuindo para uma crescente pressão sobre as infraestruturas de transporte existentes (Murray 1998, Murray 2001). O fornecimento de um adequado serviço de transporte público é um importante elemento da sustentabilidade social, económica e ambiental, e o seu planeamento desempenha um papel fulcral para antecipar os desafios associados ao futuro crescimento populacional e para contribuir para o desenvolvimento das regiões (Murray 1998). O planeamento do transporte público é visto como uma abordagem promissora para alcançar a sustentabilidade urbana (Newman e Kenworthy, 1999 in Wu 2005), sendo o transporte sustentável caracterizado como aquele que “satisfaz as necessidades atuais de mobilidade e transporte sem comprometer a capacidade das gerações futuras de atender a essas mesmas necessidades” (Black, 1996 in Wu 2005). Este crescimento populacional e as características dos espaços urbanos mesclam-se para proporcionar gigantes desafios para o sistema de transporte público (Murray 1998, Murray 2001). A complexidade e o número de componentes envolvidos no processo de planeamento do transporte público são inúmeros e de natureza diversa. Estas componentes variam desde os projetos das infraestruturas mais importantes, como estações e paragens, rotas de autocarros e sistemas de caminhos-de-ferro, até ao planeamento do tipo de serviço prestado (Murray 1998). Nash (1982) e May & Roberts (1995) realçam a importância dos serviços de transportes públicos, num sistema de transportes bem-sucedido, nomeadamente no papel ativo em assegurar, a longo prazo, a sustentabilidade ambiental e a mobilidade sustentável (Banister et al, 1997 in Murray 1998). A mobilidade nos espaços urbanos está estritamente relacionada com o planeamento territorial, uma vez que o modelo territorial influencia a mobilidade e o sistema de transportes que a serve, da mesma forma que as alterações na rede de transportes e na mobilidade podem influenciar e contribuir para alterações nos usos do solo (Miralles, 2002 in Cardozo et al. 2010). A mobilidade associada aos modelos territoriais de cidade dispersa (urban sprawl) é caracterizada pelo uso intensivo do transporte privado, fomentando o aumento do número de viagens e a sua extensão, contribuindo para a agudização dos problemas que caracterizam os atuais espaços 2 urbanos, como o congestionamento e poluição ambiental (Cardozo et al. 2010). Em particular, o uso do automóvel é responsável pela maior quota de consumo mundial de petróleo, um recurso não renovável (TRB, 1997 in Wu 2005). Igualmente preocupantes são os diversos e graves problemas de escala ambiental, económica e social causados pelas emissões dos veículos e pelos níveis de congestionamento nas áreas urbanas, cujos níveis têm aumentando exponencialmente na última década, traduzindo-se em custos anuais em tornos dos 40 bilhões de dólares (Newman & Kenworth, 1999; TRB, 1994 in Wu 2005). Num recente Green Paper da Comissão Europeia é destacado o facto de as tendências de suburbanização e expansão urbana terem por base modelos de baixa densidade, que promovem a segregação espacial dos usos do solo, contribuindo desta forma para espaços urbanos de mobilidade não-sustentável. Desta forma, urge a necessidade de promover modelos e espaços urbanos que potenciem uma mobilidade sustentável, fomentando as relações de proximidade e as deslocações em modos “limpos”, como as deslocações pedonais, o uso da bicicleta e do transporte público (Banister, 2008; Comissão Europeia, 2007 in Cardozo et al. 2010). Nesse contexto, torna-se imperioso o desenvolvimento e planeamento de um sistema de transporte sustentável, que promova a utilização do transporte público em detrimento do automóvel privado. É unanimemente reconhecido que o desenvolvimento de um sistema de transporte público adequado é fundamental para alcançar a sustentabilidade regional (Murray et al, 1998 in Gutiérrez 2008). Um importante elemento do processo de planeamento do transporte público passa por garantir que os diferentes modos de transporte público estejam disponíveis e acessíveis ao maior número de utilizadores, particularmente para as franjas da população sem acesso a meios de transporte alternativos, e que simultaneamente seja uma alternativa de transporte viável para aqueles que possuem meios alternativos para se deslocar (Murray 1998, Murray 2001). De facto, um adequado planeamento do sistema de transporte público torna-se essencial para garantir que, neste contexto de crescimento populacional e expansão urbana, as interações sociais e o acesso a bens e serviços possam ser realizados com o menor custo possível, e sejam possíveis ao maior número de pessoas, independentemente das suas características sociais, culturais ou económicas (GarcíaPalomares 2008). Na temática da acessibilidade ao transporte público, é importante realçar a importância do acesso pedonal, uma vez que este é o principal modo de acesso ao serviço (al. 2003, García-Palomares 2008). Desta forma, torna-se necessário conhecer e 3 compreender o modo como os padrões específicos do uso do solo, bem como os diferentes modelos territoriais, podem influenciar a mobilidade nos espaços urbanos e o acesso pedonal aos serviços de transporte público (Litman 2010). Os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) têm provado a sua utilidade no planeamento do transporte público e na sua relação com o espaço urbano, seja na realização de inventários e de cartografia diversa (das redes, zonas de transporte, variáveis ambientais, etc.), na realização de análises de acessibilidade (na sua dupla perspectiva, de acessibilidade às redes ou a que estas proporcionam aos centros de atividade), na modelação da procura (distribuição dos fluxos às redes) ou na realização de estudos de impacto ambiental (tanto na análise de alternativas como na determinação de traçados e corredores ótimos) (Gutiérrez Puebla, 2006 in García-Palomares 2008). 1.1 Objetivos do estágio Neste estágio pretendeu-se aprofundar o leque de conhecimentos na temática da análise espacial, com especial foco para a análise de redes em ambiente SIG. Para além de consolidar um conjunto de diversas competências anteriormente adquiridas, este estágio foi igualmente importante no sentido de incorporar novas valências e novas técnicas, permitindo alargar conhecimentos e competências na área da Geografia. Tendo como tema de investigação - “As relações entre o desenho urbano e a cobertura do transporte público: uma análise baseada em Sistemas de Informação Geográfica”, o principal objetivo deste projeto foi o de avaliar o papel do desenho urbano, de acordo com distintos modelos viários fictícios, na cobertura espacial do transporte público, tendo como caso de estudo a rede de metro do concelho de Madrid. Com este projeto pretendeu-se aplicar diversas metodologias de análise da cobertura espacial, analisando as diferenças observadas, entre os diversos desenhos urbanos em estudo, em termos de área, população e emprego cobertos espacialmente pela rede de metro do município de Madrid. Para além da cobertura espacial, foi dada espacial atenção às características dos desenhos urbanos em análise, nomeadamente ao nível da permeabilidade, da conectividade e da acessibilidade de cada uma das redes. Por fim, pretendeu-se analisar a influência do desenho urbano na estimação da procura potencial, realçando o papel do desenho viário e da distância às diferentes estações da rede de metro. A análise da distribuição da população e do emprego, de acordo com as 4 características da área de estudo e do uso do solo, permitiram igualmente uma melhor compreensão da influência da morfologia urbana nas análises de cobertura. Todo o trabalho desenvolvido ao longo deste estágio foi de extrema importância, não só para a concretização dos objetivos acima referidos, mas igualmente no aprofundamento do conhecimento e manuseio sobre as mais variadas extensões e ferramentas dos SIG, com especial destaque para a análise espacial e para a análise de redes, em software ArcGis 10.2. A particularidade do estágio se ter realizado em Madrid, foi também importante ao nível da aprendizagem pessoal, não só por ter permitido um contacto in loco com uma cidade e uma cultura diferente, mas também no sentido de contactar e compreender diferentes dinâmicas e metodologias de trabalho na área de Geografia. 1.2 Estrutura do Relatório de Estágio O presente trabalho encontra-se dividido em oito capítulos fundamentais, refletindo as diversas abordagens sobre a temática em estudo. O primeiro capítulo, de carácter introdutório, apresenta um breve enquadramento do tema, bem como os principais objetivos do presente relatório de estágio. No segundo capítulo, desenvolve-se a componente conceptual referente à acessibilidade ao transporte público, descortinando a sua importância na mobilidade e os vários fatores que a influenciam, com especial relevo para o desenho urbano. No terceiro capítulo aborda-se a importância dos SIG nas análises de cobertura espacial do transporte público, esmiuçando as diferentes metodologias possibilitadas pelas diversas ferramentas. No quarto capítulo, abordam-se os modelos de estimação da procura, analisando os trabalhos anteriormente realizados, bem como a sua importância no planeamento do transporte público No quinto capítulo, inicia-se a componente empírica deste relatório de estágio, descrevendo a metodologia e os diferentes procedimentos adotados na análise da cobertura espacial das diferentes estações da rede de metro do município de Madrid. Numa primeira fase, realizou-se um breve enquadramento da área de estudo, no que diz respeito às características da rede viária atual do município de Madrid e da atual rede de metro do município. Numa segunda fase, são descritos os dados e as metodologias utilizadas para a realização das diferentes análises à influência do desenho urbano na cobertura espacial das diferentes estações da rede de metro do município. Para além da 5 descrição das diversas metodologias, são ainda apresentados os diversos desenhos urbanos em análise, bem como os diferentes índices e indicadores utilizados na elaboração deste relatório de estágio O sexto capítulo é referente aos resultados obtidos, e à discussão dos mesmos, observando-se o modo como o desenho urbano influi na cobertura espacial, destacando as diferenças observadas, a diversas escalas, entre os desenhos viários em análise. O sétimo capítulo apresenta uma proposta de aplicação da presente metodologia para a rede de Metro do Porto, uma vez que seria interessante analisar a cobertura espacial da atual rede de metro, avaliando as características do desenho urbano na envolvente das estações, e descortinando as diferenças observadas entre as diversas estações que compõem a referida rede de metro. Por fim, no oitavo capítulo são apresentadas as conclusões finais do trabalho realizado. 6 2. A Acessibilidade do e ao Transporte Público No planeamento do serviço de transporte público existem dois aspetos fundamentais a ter em conta: a acessibilidade do transporte público e a acessibilidade ao transporte público (Murray 1998). A acessibilidade do transporte público pode ser definida como “a capacidade da rede de transporte público em levar os indivíduos, desde o ponto de entrada no sistema, até ao ponto de saída desse mesmo sistema, num aceitável período de tempo” (Murray 1998, Murray 2001). Por outras palavras pode ser entendida como “a facilidade com que as atividades podem ser alcançadas a partir de um determinado local, por meio de um sistema de transporte específico”(Morris et al., 1979 in Chandra 2013). Esta, por sua vez, é essencial no planeamento do transporte e desempenha um papel proeminente na tomada de decisão (Geurs & Wee, 2004 in Chandra 2013), uma vez que a acessibilidade do transporte público engloba a funcionalidade operacional de um sistema de transporte público (Murray 1998). Numa perspectiva de planificação do transporte, Littman (2008) e Banister (2008) destacam a alteração atual do paradigma, que pode ser descrito como “um salto desde o paradigma baseado na mobilidade para outro baseado na acessibilidade” (Cardozo et al. 2010). Enquanto o primeiro teve como principal objetivo o aumento do volume de tráfego e a sua velocidade (fundamentalmente através do automóvel privado), o segundo considera a necessidade de favorecer uma maior acessibilidade aos diferentes usos do solo, potenciando também modos de transporte alternativos, ecologicamente mais sustentáveis, com o intuito de mudar os comportamentos de mobilidade (travel behavior). Uma vez que considerar a acessibilidade implica ter em conta, não apenas os meios de transporte, mas também as distribuições das atividades a alcançar, assim como a localização e as características de quem procura a mobilidade, este novo paradigma na planificação do transporte supõe a necessidade de incorporar o papel da distribuição dos usos do solo e a sua relação com o sistema de transporte (Hansen, 1959 in Cardozo et al. 2010). Nas últimas décadas tem-se verificado uma lenta, mas progressiva mudança de paradigma do planeamento do "transporte em massa", no facto de ser dada uma cada vez maior atenção à equidade e à inclusão social, como partes integrantes e fundamentais do processo de planeamento e na acessibilidade ao transporte público. Inicialmente, as temáticas da equidade e da inclusão social foram discutidas em relação às políticas de tarifas, sobretudo na concessão de tarifas de custo reduzido e de 7 subsídios de transporte, tendo esta perspectiva sido alargada para incluir grupos populacionais com limitações de mobilidade (Ferguson et al., 2012 in Kaplan 2014). As temáticas da equidade e da inclusão social no planeamento do transporte público surgiram pela primeira vez durante a década de 1990, com a necessidade de integrar a equidade social como uma meta política na prestação do serviço (Masser et al., 1992; Gudmundsson & Höjer, 1996 in Kaplan 2014). No novo milénio, este interesse refletese no surgimento de três principais correntes de pesquisa. A primeira descreve a relação entre o fornecimento do serviço de transporte e a pobreza, exclusão social e bem-estar, tanto para a população geral, como para pessoas com deficiência, pessoas do sexo feminino e pessoas com baixos rendimentos. A segunda corrente propõe modelos conceptuais para incorporar a avaliação da equidade na avaliação do serviço de transporte. A terceira corrente centra-se na integração da avaliação do impacto da equidade no planeamento do transporte e da avaliação do mesmo (Cebollada, 2009; Currie & Delbosc, 2010; Ferguson et al., 2012; Lubin & Deka, 2012; Lucas, 2011;Martens, 2011; Martens et al., 2012; Matas et al., 2010; Monzón et al., 2013; Thomopoulos & Grant-Muller, 2013 in Kaplan 2014). As três linhas de pesquisa têm na avaliação da equidade, o seu fio condutor comum, e relacionam-se intimamente com a medição da acessibilidade. A equidade é amplamente definida como “o nível de justiça na distribuição dos benefícios”(Kaplan 2014). Esta, por sua vez, é geralmente classificada com base em dois parâmetros: a equidade horizontal, que se refere à justiça na distribuição dos benefícios entre os indivíduos e grupos sociais com igual capacidade e necessidade; e equidade vertical, que diz respeito à igualdade na distribuição dos benefícios entre indivíduos e grupos que diferem em capacidades e necessidades (Litman, 2002 in Kaplan 2014). As lacunas de acessibilidade são definidas como as diferenças de acessibilidade entre áreas geográficas, grupos populacionais e escalas temporais. Essas lacunas de acessibilidade funcionam como indicadores para identificar as desigualdades espaciais, verticais, temporais e inter-geracionais (Martens et al., 2012 in Kaplan 2014). O acesso ao transporte, que é o foco principal deste trabalho, tem grande impacto no sistema de transporte público e complementa a acessibilidade do serviço. Esta relação é ilustrada na figura 1 (pág. 8), onde se distingue de forma clara o acesso ao transporte público e a acessibilidade do sistema de transporte público. Além disso, num sistema de transporte público, o acesso ao transporte e a acessibilidade do transporte são mutuamente dependentes, e verificando-se melhorias num, ocorrem impactos positivos 8 no outro. Murray et al. (1998) destaca o facto de num sistema de transporte público bem-sucedido, quer os padrões de acessibilidade do transporte quer de acessibilidade ao transporte, devem ser os melhores possíveis. Figura 1 - Acesso e acessibilidade do sistema de transporte público (adaptado de Murray et al., 1998). O nível de acessibilidade às infraestruturas do serviço de transporte público (estações, paragens, etc.) é um fator essencial e obrigatoriamente uma parte integrante do seu planeamento (al. 2003). O termo de “acessibilidade ao transporte”, pode ser entendido como a “capacidade de residentes e trabalhadores de alcançarem os acessos ao transporte, incluindo paragens de autocarro e/ou estações de comboio/metro” (al. 2003, Murray, 2001 in Mamun 2013). Esta, por sua vez, é afetada por diversos fatores de natureza (social, económica e espacial) e escalas diversas (macro e micro), nomeadamente as características do espaço urbano (design, diversidade e densidade – 3Ds) e as características socioeconómicas da população onde se desenvolve o próprio serviço. Estes fatores influenciam a localização das infraestruturas e as necessidades da população, com óbvias consequências na utilização do serviço. Numa perspectiva mais local, também se destaca a influência das características dos percursos na facilidade de acesso ao transporte, sobretudo ao nível do acesso pedonal, nomeadamente os aspetos relacionados com a segurança, qualidade e confortabilidade dos percursos para caminhar em direção às infraestruturas (estações ou paragens), e no caso de acesso não pedonal, a existência de parques de estacionamento na proximidade, quer para veículos motorizados quer para não motorizados (Cervero 1997, Murray 1998, al. 2003, Wu 2005, Cardozo et al. 2010, al. 2011, Gutiérrez 2011, Moniruzzaman 2012). 9 2.1 Importância do acesso pedonal às redes de transporte público A circulação pedonal corresponde à forma mais elementar e básica das pessoas se deslocarem. Para além dos óbvios benefícios em termos de saúde e bem-estar, sendo uma atividade saudável e amplamente recomendada por especialistas na área da saúde, a deslocação pedonal é encarada como a melhor forma de mobilidade nos espaços urbanos, sendo destacadamente, o modo mais sustentável de transporte (Li 2005, Magalhães 2010). Além dos benefícios na saúde e na qualidade de vida, o modo pedonal não é poluente, permite e fomenta o acesso às atividades locais e é acessível a todas as pessoas, sem qualquer tipo de distinção sociodemográfica (Loutzenheiser, 1997; Repolge, 1984 in Chandra 2013, FHWA, 2012; Rocha et al., 2012 in al. 2014). Por outro lado, a presença de pedestres no espaço público influencia na sensação de segurança do espaço urbano e proporciona condições que favorecem as interações pessoais, promovendo a coesão social (Appelyard, 1981; FHWA, 2012; VTPI, 2013 in al. 2014). A mobilidade pedonal sendo altamente localizada, pode interferir positivamente na economia local, pelo facto de promover uma maior interação e proximidade com as diferentes atividades e serviços locais. O custo dessa interação depende da distância entre a origem e o destino (Robusté, 2010; Rodrigues, 2013 in al. 2014). Outro aspeto positivo a destacar, prende-se com o facto do valor dos investimentos em infraestruturas para a mobilidade pedonal ser substancialmente inferior, em comparação com os modos motorizados, além de ser naturalmente a opção mais económica de mobilidade (FHWA, 2012 in al. 2014). As recentes mudanças nas áreas metropolitanas são caracterizadas pela crescente expansão territorial, dispersão da população, descentralização do emprego e fragmentação do uso do solo. As novas áreas suburbanas foram desenvolvidas com base nas necessidades de mobilidade da população e no aumento do uso de transporte privado, criando assim sistemas de transporte dependentes do automóvel, especialmente nos Estados Unidos, que são contrários aos princípios de mobilidade sustentável (Black, 1996 in Gutiérrez 2008). Contudo, apesar do incremento das dificuldades à mobilidade pedonal, desencadeado pelo progressivo processo de expansão e motorização das áreas urbanas, nas últimas décadas tem-se verificado um aumento dos fluxos de mobilidade 16 2.4.1 Dimensões do ambiente físico/estrutura urbana O acesso pedonal ao transporte público é diretamente influenciado pela estrutura urbana da área onde esse serviço de transporte se desenvolve. A forma urbana e o uso do solo relacionam-se com o transporte, influenciando-se mutuamente, uma vez que o transporte afecta o uso do solo e vice-versa, e as decisões tomadas sobre um acarretam consequências sobre o outro. Desta forma, é importante coordenar as decisões do planeamento do transporte e do uso do solo, para que estas funcionem de forma complementar e não contraditória. O objetivo passa por assegurar que as decisões no planeamento do transporte favoreçam os objetivos do planeamento do uso do solo e vice-versa. Para o efeito, é necessário conhecer e perceber o modo como os padrões específicos do uso do solo afetam a mobilidade e o acesso pedonal aos serviços de transporte público (Litman 2010). A procura de soluções para os problemas de mobilidade regional, a partir de uma perspectiva da planificação do território, passa por afirmar o carácter circular das relações entre a organização espacial, o desenvolvimento dos meios de transporte e a mobilidade. O modelo territorial tem influência na mobilidade e no sistema de transportes que a serve, da mesma forma que também as alterações na rede de transportes e na mobilidade facilitam as alterações territoriais (Miralles, 2002 in Cardozo et al. 2010). Neste sentido, o planeamento territorial converte-se numa ferramenta fundamental para gerar modelos de mobilidade sustentável, pois pode definir os parâmetros de localização e a intensidade dos diferentes usos no espaço, determinando assim, as características da procura e os tipos de modos de transporte adequados para a sua satisfação (Pozueta, 2005 in Cardozo et al. 2010). As decisões do planeamento do transporte influenciam diretamente o uso do solo, afetando a área total destinada às infraestruturas de transporte, a sua localização e os padrões do seu desenvolvimento. Por exemplo, a expansão das vias rodoviárias aumenta a área total pavimentada e encoraja um desenvolvimento mais disperso, orientado para o uso do automóvel (urban sprawl), enquanto a promoção dos modos não motorizados e a promoção de medidas que visem a melhoria da qualidade dos transportes públicos, podem contribuir para um desenvolvimento mais equilibrado e sustentável, baseado nos modelos urbanos compactos e densos (smart growth) (Litman 2012). As relações entre o uso do solo e o transporte são a base principal de vários projetos comunitários relacionados com estes temas. Entre esses projetos destacam-se o 17 DANTE, o EUNET, o PROPOLIS, o PROSPECTS, o TRANSLAND e o TRANSPLUS (Commission 2003).  DANTE foca-se na forma urbana como um meio para reduzir as necessidades de viagem, quer em termos de modo, tempo e destinos de comutação, bem como ao nível da alteração dos modos de transporte para satisfação das necessidades de mobilidade;  EUNET: promove o desenvolvimento de um método abrangente para modelar e avaliar os impactos socioeconómicos e espaciais dos investimentos em infraestruturas de transporte e das melhorias do sistema de transporte;  PROPOLIS: propõe a pesquisa, desenvolvimento e teste de políticas integradas de uso do solo e de transporte, de ferramentas e metodologias de avaliação abrangentes, com o intuito de definir estratégias urbanas sustentáveis a longo prazo e a demonstração dos seus efeitos nas diferentes cidades europeias;  PROSPECTS: propõe diretrizes e procedimentos para gerar estratégias ideais de planeamento do uso do solo e do transporte, no sentido de encarar o desafio da sustentabilidade nas cidades europeias;  TRANSLAND: propõe a análise de políticas inovadoras de transporte integrado e de ordenamento do território ao nível urbano, e das condições institucionais relacionadas;  TRANSPLUS: propõe a identificação das melhores práticas na organização do uso do solo e do transporte, no sentido de reduzir a dependência do automóvel privado nos espaços e regiões urbanas, bem como a promoção de medidas de melhoria económica, social e ambiental na Europa. Nas últimas décadas, foram realizadas inúmeras pesquisas, a vários graus de profundidade e refinamento, sobre o modo como o ambiente físico influencia a procura pelo transporte público (Cervero 1997). Nos EUA, o Land Use Transport Feedback Cycle é usualmente utilizado no estudo das inter-relações entre uso do solo e transporte (figuras 2 e 3 – pág. 18). 18 Figura 2 - O “Land Use Transport Feedback Cycle” (versão simplista adaptada de Ho et al., 2011). Figura 3 - O “Land Use Transport Feedback Cycle” (fonte: Ho et al., 2011). Este ciclo pode ser resumido como se segue (Wegener, 2004 in al. 2011).  A distribuição de usos do solo, tais como residencial, industrial ou comercial, sobre a área urbana, determina a localização das atividades humanas, tais como a habitação, emprego, comércio, educação ou lazer;  A distribuição das atividades humanas no espaço requere interações espaciais ou percursos no sistema de transportes para superar a distância entre as localizações das atividades;  A distribuição das infraestruturas no sistema de transportes cria oportunidades para interações espaciais, e podem ser avaliadas como acessibilidade;  A distribuição da acessibilidade no espaço codetermina as decisões de localização, resultando assim em mudanças no sistema de uso do solo. 19 Cervero e Kockelman (1997) definiram as três principais dimensões (3Ds) 3 da influência do ambiente físico na acessibilidade ao transporte público e na procura pelo mesmo: densidade, diversidade e design, sendo este último o principal enfoque deste trabalho (Gutiérrez 2008, Gutiérrez 2011). 2.4.1.1 Densidade A densidade urbana é um fator crítico na utilização do transporte público, havendo uma relação positiva entre a densidade populacional e a utilização do serviço, sobretudo à escala da paragem/estação (Seskin & Cervero, 1996). A importância da densidade urbana reflete-se, no facto de “quanto maior for o número de pessoas que vivem ou trabalham na proximidade dos acessos ao transporte público, maior será a probabilidade do serviço ser utilizado” (Murray 1998). Conforme Rocha et al. (2012), a densidade é a intensidade do uso do solo em termos de habitação, emprego e outras atividades, numa determinada área (al. 2014). Por exemplo, nos EUA, os críticos do transporte ferroviário argumentam que as cidades norte americanas não têm, nem empregos suficientes no centro da cidade, nem residentes suficientes ao longo das suas rotas para gerar um substancial número de utilizadores do serviço (Gutiérrez 2011). A densidade de residentes e de emprego, associados a uma maior aglomeração e a um rápido acesso às paragens/estações de transporte público, têm uma correlação positiva com a procura por transporte público (Commission 2006, Campos s.d.). Isto reflete-se no facto de as áreas urbanas compactas diminuírem as necessidades de mobilidade motorizada e promoverem a não-motorizada, uma vez que, havendo uma maior aproximação física entre origens e destinos, existe uma maior disponibilidade para caminhar ou pedalar até ao destino, em detrimento da utilização do veículo privado. Além disso, os bairros compactos tendem a possuir menos parques de estacionamento, melhor qualidade nos serviços de transporte público e maiores mesclas de usos do solo, fatores que estão associados à redução do uso do automóvel privado e ao incremento da mobilidade pedonal (Cervero 1997). O Land Use and Regional Planning (Commission 2006) destaca o impacto da densidade residencial na escolha modal, uma vez que esta se encontra positivamente 3 Termo referente ás três dimensões do ambiente físico (densidade, diversidade e design) introduzido por Cervero e Kockelman (1997) e amplamente utilizado na literatura (ver por exemplo Tumlin & MillardBall (2003); Currie (2006); 20 relacionada com o uso do transporte público e negativamente relacionada com o uso do automóvel privado. O mesmo é verificado na densidade de empregos, onde existe uma maior probabilidade no uso do transporte público. Holtzclaw (1990) com recurso a dados da área da baía de São Francisco (EUA), procurou relacionar a VMT 4 com a densidade e, em 1994, o mesmo autor para a mesma área de estudo, relacionou a VMT com a densidade e a acessibilidade do transporte público. Para o efeito, a região foi dividida em cinco áreas de vizinhança, caracterizadas em termos de densidade residencial líquida, densidade populacional bruta e densidade de empregos, e em 1994, adicionou a esta metodologia, índices de acessibilidade de atividades comerciais e de acessibilidade pedonal. Os resultados obtidos foram VMTs distintos para cada tipo de vizinhança, que apresentavam características de densidades diferentes. Além disso, Holtzclaw (1994) observou que quando as densidades residenciais, populacionais e comerciais, e de transportes público diminuíam, a taxa de propriedade de veículo privado aumentava, assim como a VMT. Duplicando a densidade residencial ou populacional, a VMT per capita diminuía em cerca de 20 a 30%. Os resultados, numa primeira análise podem ser vistos como contraditórios pelo facto de, normalmente, ao número de habitantes estar diretamente relacionado o número de automóveis, explicam-se pela alteração do modo de deslocação, do automóvel para o modo pedonal, devido à adequação das vias à mobilidade/acesso pedonal, e às pequenas distâncias das deslocações (Campos s.d.). 2.4.1.2 Diversidade Os tipos de usos do solo e a sua composição/distribuição, também influem na utilização e na procura pelos serviços de transporte público, embora num grau inferior comparativamente com a densidade (Owens, 1986 in al. 2011, Parsons Brinckerhoff, 1996 in Gutiérrez 2011). A diversidade de usos do solo refere-se à sinergia criada pela proximidade dos diferentes usos do solo (residencial, comercial, serviços, etc.), que 4 VMT (Vehicle Miles Traveled) refere-se ao comprimento/distância e à quantidade de viagens feitas por veículo. Ela diminui quando a distância da viagem é menor (áreas mais compactas) e quando se diminui a necessidade de deslocamento, ou pela supressão desta (como por exemplo, trabalho em casa) ou pela troca de meio de transporte – do automóvel para outros meios, ou colectivos (transporte público), ou ainda para modos de transporte não motorizados (bicicleta ou a pé) (Campos & Melo, s.d.; Ewing & Cervero, 2001). 21 contribui para a diminuição das distâncias entre origens e destinos. Vários estudos abordam a importância da diversidade na redução das deslocações de automóvel privado, sendo este substituído pelas deslocações pedonais ((Boarnet & Crane, 2001; Cervero, 1996; Cervero & Kockelman, 1997; FHWA, 2000; Moudon et al., 1997; Handy & Clifton, 2002; Shriver, 1997 in Amancio 2005). A mescla de diferentes usos do solo (diversidade) contribui para uma procura mais equilibrada pelo transporte público, sobretudo numa perspectiva temporal, reduzindo as diferenças entre os períodos de pico de maior utilização e os de menor utilização, e espacial, no que diz respeito à direção de fluxos (Cervero 2006, Cardozo et al. 2010). Isto está relacionado com o facto de os usos do solo relacionados com o emprego e a residência, “produzirem” deslocações concentradas num curto período de tempo (horas de ponta), numa direção ou outra (movimentos pendulares). Outras, como o comércio, a restauração ou atividades relacionadas com o lazer, geram viagens distribuídas temporalmente. Quando se verifica essa mescla de usos do solo há uma maior probabilidade de haver uma distribuição mais uniforme de deslocações, mitigando os períodos de pico, produzindo eficientes fluxos de viagens bidirecionais. Quando existe uma proximidade entre atividades relacionadas (clustering) ou se mesclam diferentes tipos de atividades, aumenta a utilidade do transporte público, pois numa mesma viagem podem ser realizadas vários tipos de atividades distintas, fazendo com que a mescla de usos garanta um fluxo de deslocações equilibrado (Cervero, 2004 in Cardozo et al. 2010). Por exemplo, Filion (2001) reconheceu o impacto da diversidade, no facto de os centros suburbanos de uso do solo misto terem taxas de utilização do transporte público, significativamente mais elevadas, em comparação com as típicas áreas suburbanas, onde essa diversidade é bastante reduzida (Gutiérrez 2011). A mescla de usos de solo pode contribuir para uma maior procura de transporte público, particularmente através da descentralização do emprego menos especializado(Banister, 1997 in al. 2011). Os ambientes de uso misto, fomentam a utilização do transporte público, o acesso pedonal ou a bicicleta para muitas das suas viagens, diminuindo assim, ou pelo menos não incrementando, o congestionamento, criando assim condições para um ambiente mais habitável para a população (Eboli 2014). Um exemplo concreto da importância da diversidade tem a ver com a localização de atividades comerciais dentro dos bairros, o que pode contribuir para um aumento da mobilidade não-motorizada (pedonal ou de bicicleta), que substituem as viagens 22 externas (i.e. fora do bairro) de veículo privado (Handy, 1993; Cervero & Radisch, 1996 in Cervero 1997). A localização de mercearias e atividades similares entre as paragens de transporte público e as habitações pode incentivar os movimentos pendulares de transporte público, permitindo que as pessoas unam as viagens de trabalho e de aquisição de bens, no regresso a casa (Cervero 1997). 2.4.1.3 Design O design ou desenho urbano 5 engloba a dimensão física espacial das cidades. Deve articular e englobar as boas práticas da Arquitetura, do Urbanismo e da Engenharia de Transportes na promoção das potencialidades do ambiente construído e na conversão das suas limitações em oportunidades, de forma a aproveitar e promover a interação social, a vitalidade comercial e a eficiência da cidade (Villota, 2001; Del Rio, 2004; Cuthbert, 2005 in al. 2014). O desenho urbano, ao considerar o pedestre como elemento central, é capaz de afetar diretamente o número das deslocações pedonais nas diferentes áreas, bem como a facilidade de acesso às infraestruturas de transporte público (paragens e estações), de acordo com a estruturação das suas ligações e instalações (VTPT, 2007; Frenkel, 2008 in al. 2014). O desenho urbano é formado por um conjunto de vias que atendem a diferentes modos de transportes e utilizadores, e configura-se numa rede que pode assumir diferentes formas como rectilíneas e uniformes (rede em malha), retas e curvilíneas com um centro em comum (rede radial ou estrela) ou irregulares (Rodrigues et al., 2009; Stantec, 2010; Mitra et al., 2010; ITE, 2011 in al. 2014). As vias caracterizam uma rede que pode assumir diversos caminhos, formados por nós (intersecções e travessias) e ligações (ruas e calçadas) (Blumenfeld-Lieberthal, 2009; Rodrigues et al., 2009; Reggiani et al., 2010 in al. 2014). A influência da estrutura urbana na procura e na utilização de transporte público reflete-se no facto de os bairros que, pelas características da sua rede viária, são mais propícios à mobilidade pedonal, favorecendo o acesso pedonal às estações, traduzindo5 Na bibliografia consultada são aplicadas diferentes denominações: forma urbana (ex. Gutiérrez & García-Palomares, 2008; Murray et al., 1998), desenho urbano (ex. Cardozo et al., 2010); design urbano (Cervero & Kockelman, 1997; Ewing & Cervero, 2001; Gutiérrez et al., 2011) ou estrutura urbana (Transportation Research Board, 1996). 23 se numa maior utilização do serviço de transporte público (Cervero, 2002; NZTA , 2007 in al. 2014). Neste aspeto, os modelos tradicionais de ruas em malha regular (traçado ortogonal), com pequenos quarteirões e com uma rede viária composta por ruas bem conectadas, facilitam o acesso pedonal ao serviço de transporte. No entanto, as novas urbanizações da periferia (urban sprawl), predominantemente concebidas para o transporte privado, têm como principais características o seu viário irregular, com quarteirões amplos, ruas com pouca conectividade, e muitas delas sem continuidade (cul-de-sac) (Hsiao et al., 1997; Loutzenheiser, 1997; Zhao et al., 2003 in Cardozo et al. 2010). Neste tipo de desenho urbano, a rede viária tende a ser 'fechada' por um modelo de “sistema de rua local” que limita o acesso às principais vias, onde normalmente se encontram as paragens e estações de transporte público. Este tipo de desenho de bairro suburbano é “inimigo do trajeto pedonal” e tem grandes implicações para o sistema de transportes, uma vez que tende a incrementar o uso do transporte privado, reduzindo a utilização do transporte público (Allan, 2001; Boarnet & Crane , 2001; Cervero & Kockelman, 1997; Moudon et al., 1997; Shriver, 1997 in Amancio, 2005; Zhao et al, 2003 in Gutiérrez 2008). Nos últimos anos, muitos estudos sobre uso do solo e transporte têm respondido a este problema promovendo o neotradicionalismo, com a sua enfase no design urbano orientado ao transporte (TOD – Transit Oriented Development) (Hsiao et al, 1997; Loutzenheiser, 1997 in Gutiérrez 2011). O principal intuito na promoção deste tipo de modelos urbanos, passa por recuperar os princípios básicos da cidade tradicional (alta densidade e mescla de usos do solo) (Litman 2010), com um desenho urbano que favoreça a mobilidade pedonal, nomeadamente o radial, verificando-se assim uma distribuição mais uniforme entre origens e destinos. Nos TOD propõem-se um perímetro médio para os quarteirões não superior a 1350 pés (pouco mais de 400 metros). Isto permite gerar uma rede viária com quarteirões de pequena dimensão, que dispersa o tráfego automóvel e permite criar um ambiente tranquilo e mais propício para o peão (Cardozo et al. 2010). Cervero (1994) analisou os benefícios dos TOD, mostrando que nas estações localizadas em áreas com implementação deste tipo de modelos, verifica-se um aumento considerável na procura do transporte público, que pode ser até cinco ou seis vezes superior em comparação com estações localizadas em áreas com outro tipo de modelos urbanos (Cardozo et al. 2010). 24 A adoção de modelos urbanos com uma rede viária bem estruturada pode resultar na mudança no comportamento da mobilidade (travel behavior), reduzindo o domínio dos modos motorizados e incrementando a acessibilidade às diversas atividades através de modos não motorizados (Frenkel, 2008 in al. 2014). Uma rede viária adequada e bem conectada oferece ligações apropriadas entre origens e destinos, incluindo os percursos para os pontos de acesso ao autocarro, estações e terminais de transporte público, dentro do ambiente construído (Moudon et al., 2002 in Cervero 2006). É igualmente importante que, no acesso pedonal, o desenho urbano tenha em conta o comprimento e o número de percursos, pois estes devem ser compatíveis com as distâncias a caminhar (al. 2014), uma vez que, como já abordado anteriormente, os pedestres possuem limitações físicas que restringem o seu alcance e a sua área total de acesso (Rocha et al., 2012 in al. 2014). Alguns autores estudaram um conjunto de elementos que abordam a influência do desenho urbano na propensão para a mobilidade pedonal, como pode ser observado na seguinte tabela. Elementos Cervero e Kockelman (1997) Cervero e Duncan (2003) Krizek (2003) Cervero et al. (2009) Áreas de estudo 321 metros de raio 1.600 metros de raio 800 metros de raio 500 e 1000 metros de raio Dimensões complementares Densidade e Diversidade Densidade e Diversidade Densidade e Diversidade Densidade e Diversidade Modos de transporte Deslocações não motorizadas (a pé e bicicleta) Deslocações não motorizadas Pedonal Pedonal (deslocações não recreativas) Desenho urbano Nós Proporção de cruzamentos em “cruz” Densidade de intersecções Cruzamentos em “cruz”; Densidade de intersecções Proporção de intersecções; Índice de conectividade (nós – intersecções / ruas – ligações) Ligações Número de ruas sem saída (cul-desacs) Rota direta; Densidade de ligações (área da rede viária/área total) Quarteirões Número de quarteirões; Padrão predominante (malha regular, malha curvilínea, etc.) Dimensão média dos quarteirões Dimensão média dos quarteirões; Densidade de quarteirões Dimensão média do lote (m2); % dos quarteirões contendo moradias e controle de acesso; Percentagem de lotes quadriláteros Tabela 1 - Elementos e variáveis do desenho urbano analisados por autor (fonte: Rodrigues et al., 2014). 25 No entanto, as variáveis mais utilizadas na literatura para descrever as características do desenho da rede viária são resumidas no seguinte quadro.  Permeabilidade para pedestres  Dimensão média dos quarteirões  % de cul-de-sacs  Número de quarteirões por hectare  Número de intersecções por hectare  Comprimento linear das vias por hectare  % de intersecções em “cruz”  % de intersecções em “T”  Número de intersecções em “cruz”/número de intersecções total  Número de intersecções / quilómetro de via  Declividade média das vias  Largura média das vias  Comprimento das vias / hectare  % de área ocupada pela rede viária  Número de segmentos de via / número de intersecções  Percentagem de intersecções conectadas  Comprimento médio dos quarteirões Quadro 1 - Variáveis utilizadas na análise das características do desenho da rede viária (fonte: Amancio, 2005). Handy (1996) realizou um estudo com o intuito de analisar a influência das características do desenho da rede viária na escolha do modo de transporte. Neste estudo, comparou-se as características da rede viária com as características domiciliares (por exemplo, posse de veiculo automóvel, número de deslocações diárias dos moradores, entre outras). Os resultados mostraram que os efeitos causados pelas características da rede viária são mais significativos que os efeitos das características domiciliares, no que se refere ao tempo, frequência e variedade de destinos dos percursos, entre áreas com desenhos tradicionais em forma de grelha (ortogonal) e áreas com desenhos irregulares, típico dos recentes subúrbios, contendo um grande número de cul-de-sacs. Neste estudo foram consideradas as seguintes variáveis: índice de acessibilidade das zonas, número de quarteirões por quilómetro quadrado, número de cul-de-sac por quilómetro de via e acessibilidade das vias às zonas comerciais (Amancio 2005). Numa outra pesquisa, 1000 Friends of Oregon (1993), verificou-se que a qualidade do espaço ao nível de mobilidade pedonal está diretamente relacionada com o aumento no número de viagens realizadas pelo modo pedonal, e consequentemente pela diminuição no número de viagens motorizadas. Foram avaliadas características como a facilidade de cruzamento nas vias, a continuidade dos passeios para peões, topografia e 32 acessibilidade ao nível da estação, em relação ao acesso através do automóvel privado, avaliando os parqueamentos na proximidade (Arrington e Cervero, 2008; Loo et al., 2010; Mingardo, 2013 in Sung 2014). Sung e Oh (2011) analisaram a acessibilidade ao nível da estação em relação ao número de rotas de autocarros na proximidade das estações ferroviárias, em Seul (Coreia do Sul). Contudo, a procura do serviço ferroviário pode ser determinada não apenas pela acessibilidade dos modos de transporte, mas igualmente pelo número de entradas/saídas de cada estação e pelas distâncias entre estações (Sung 2014). Conforme relatado por Foda e Osman (2010), o acesso pedonal a uma paragem de autocarro ou a uma estação de metro/ferroviária é realizada através da rede viária, que se encontra em torno desse mesmo ponto de acesso (Eboli 2014). Nesse sentido, uma das principais características da forma urbana, relacionada com a mobilidade pedonal, é a qualidade do ambiente para o pedestre (Amancio 2005). A existência de calçadas e a qualidade das mesmas (nos aspetos de segurança, conforto e estética) podem incentivar a opção dos indivíduos em realizar as suas viagens a pé, seja como modo de transporte ou como modo de acesso ao transporte público. Nesse sentido, diversos autores procuram identificar quais as características que tornam o ambiente mais agradável para os pedestres (Dixon, 1996; Ferreira & Sanches, 2001; Fruin, 1971; Khisty, 1995; Sarkar, 1995 in Amancio 2005). Segundo a Associação Nacional de Transportes Públicos - ANTP (1999), a mobilidade pedonal corresponde à maior parte dos deslocamentos urbanos. Nos espaços urbanos de pequena dimensão, a mobilidade pedonal é, destacadamente, o principal modo de deslocação, enquanto nas grandes metrópoles, este número atinge cerca de 1/3 das viagens. A vulnerabilidade dos pedestres é um fator de grande importância, uma vez que, por exemplo, nas grandes cidades do Brasil, de acordo com a ANTP, cerca de 60 a 80% das mortes acidentais corresponderem a atropelamentos. Desta forma, garantir ao pedestre um ambiente seguro (com calçadas e passadeiras) é um dos principais aspetos que devem ser considerados para garantir a circulação segura e confortável das pessoas (Amancio 2005). 3. Análises de Cobertura As análises de cobertura são fundamentais no planeamento do serviço de transporte público e permitem uma avaliação efetiva da acessibilidade pedonal às 33 paragens ou estações, inseridas na rede de transporte público (Wu 2005). Assegurar a cobertura adequada do serviço é essencial no planeamento do mesmo pois o tempo necessário para alcançar uma paragem ou estação tem um importante impacto no tempo total da viagem, o que influencia a procura potencial (Murray 1998). Estas análises de cobertura podem ser entendidas como uma “medida de oportunidades acumuladas” (Garcia-Palomares, 2000; Jones, 1981; Koenig, 1980; Pirie, 1979; Reggiani, 1998 in Gutiérrez 2008). O objetivo destas análises passa por determinar o total de população ou de emprego cobertas pela rede de transporte público, numa determinada distância ou limite de tempo de acesso, em relação a um ou vários pontos de acesso ao transporte público. Como as paragens ou estações na rede de transportes são, normalmente, representadas por esses pontos, o cálculo dessas oportunidades acumuladas proporciona uma estimação do potencial de procura da rede (Gutiérrez 2008, García-Palomares 2013). Estas análises de cobertura normalmente caracterizam a facilidade com que determinado serviço de transporte público pode ser acedido, sobretudo sob o ponto de vista da cobertura espacial, e têm sido reconhecidas como uma importante ferramenta para a melhoria da qualidade do serviço de transporte (Mamun 2013). Nesse sentido, a importância das análises de cobertura da rede pública de transportes reflete-se nas várias aplicações que as mesmas têm, no âmbito do planeamento dos transportes públicos: (1) Evolução das redes de transporte - Identificação de áreas residenciais que não se encontram cobertas ou estão parcialmente cobertas pela rede de transporte público. Nessas áreas deve ser dada uma particular atenção, no sentido de se alargar a rede de serviço de transporte público, com o intuito de aumentar o número de pessoas e a área total coberta pela rede. (2) Localização de novas estações - Comparação do potencial de procura de cada uma das alternativas para a localização de novas paragens de autocarro ou estações na rede de transportes. Numa perspectiva do serviço, permite uma melhor decisão sobre qual a localização mais adequada para uma melhor, maior e mais eficaz captação de nova procura. Numa perspectiva económica, permite uma avaliação mais eficaz e ponderada sobre qual a melhor localização em termos de custo/beneficio, de modo a procurar a viabilidade financeira do serviço. (3) Avaliação dos planos de transporte público - Avaliação (em termos de população ou de emprego servido) de um plano para alargar a rede de transporte público e análise da contribuição de cada nova paragem ou estação no total da cobertura da rede. 34 (4) Modelos de estimação da utilização potencial - A acessibilidade ao transporte público é um dado de entrada (input) em muitos modelos de estimação da procura do serviço, para efeitos de determinação da divisão modal do transporte público (Zhao et al, 2003 in García-Palomares 2008, Biba et al., 2010 in García-Palomares 2013). Neste sentido, verifica-se que maximizar o total de área que tem um adequado acesso ao transporte é, muitas vezes, um objetivo explícito da política operacional das regiões urbanas (Murray, 2001; Nelson & O'Neil, 1983 in Wu 2005). Como já referido anteriormente, o acesso ao transporte público pode ser interpretado como uma oportunidade para potenciais utilizadores se deslocarem de um determinado ponto até ao serviço de transporte (Murray 1998, Wu 2005). Normalmente a distância limite de 400m (1/4 de milha) é estipulada como um aceitável ou adequado padrão de acesso para um individuo a caminhar sob condições normais (Demetsky and Lin, 1982; Peng et al, 1997 in Wu 2005). No entanto, e como já anteriormente analisado, este limite de acesso pode variar de acordo com variadíssimas condicionantes, quer sob o ponto de vista do ambiente físico construído e das suas componentes, quer a partir das características e do tipo de serviço disponibilizado, quer ainda pelas características socioeconómicas do potencial utilizador. Na literatura, a acessibilidade ao transporte é considerada tendo em conta as suas três componentes principais: cobertura espacial, cobertura temporal e cobertura de percurso (Mamun e Lownes, 2011 in Eboli 2014). A cobertura espacial refere-se à acessibilidade espacial ao transporte, ou de uma forma geral, se o serviço de transporte está disponível dentro de uma razoável proximidade física. A cobertura temporal diz respeito à capacidade do serviço de transporte público em disponibilizar o serviço em horários pretendidos pelo utilizador do serviço. A cobertura de percurso, por sua vez, é referente à capacidade do serviço de transporte público em disponibilizar aos seus utilizadores, serviços para e a partir das origens / destinos de viagem pretendidos. Desta forma, há uma necessidade de avaliar e quantificar o acesso ao transporte público e sua cobertura, considerando os três aspetos referidos (Eboli 2014). Na literatura verifica-se a existência de uma série de estudos de análise da cobertura de acesso ao transporte, sobretudo ao nível de redes de transporte já estabelecidas, e várias metodologias têm sido propostas para ampliar a cobertura de acesso ao transporte público (Cha e Murray, 2001; Murray, 2001; Murray et al, 1998; 35 Murray, 2003 in Wu 2005). Geralmente estes estudos são realizados a partir de uma combinação das características do serviço e da proximidade física ao mesmo (Mamun 2013). Além disso, o acesso ao transporte deve ter em conta também a equidade social. Nesse sentido, as análises de cobertura são também importantes na temática da equidade e da exclusão social, pois permite analisar a cobertura sob a perspectiva de garantir uma igualdade de oportunidades de acesso às redes de transporte público (García-Palomares 2013). A distância a caminhar para aceder ao transporte público varia entre os diferentes grupos de população. Conhecidas estas distâncias e aplicando-as nas análises de cobertura, torna-se possível obter um diagnóstico mais refinado e fidedigno da procura potencial e da cobertura da população. De uma perspectiva equitativa, o uso dos mesmos limites de distância para todos os grupos populacionais ignora o facto de, alguns grupos etários, moverem-se mais lentamente ou necessitarem de maior esforço para caminhar (menor alcance), sendo recomendável a aplicação de distâncias de cobertura inferiores (por exemplo, idosos e crianças). Nesse sentido, importa reconhecer a importância da análise do efeito de dissuasão da distância (na população total e por grupos etários) para obter uma melhor compreensão do comportamento da população no acesso ao transporte público (García-Palomares 2013). Com o objetivo de maximizar a cobertura de potenciais utilizadores, e minimizar os custos associados, o modelo de cobertura máxima/caminho mínimo (MCSP) (Current et al., 1985 in Wu 2005) representa uma abordagem para maximizar o acesso a potenciais utilizadores do transporte público, embora esta não tenha sido proposta ou aplicada numa rota de transporte já existente. No entanto, diferentes versões do modelo MCSP de uma, duas ou múltiplas rotas têm sido usadas na criação de rotas para novas áreas de serviço (Boffey & Narula, 1998; Current & Schilling, 1989; 1994; Hachicha et al., 2000 in Wu 2005). O Transit Capacity Quality of Service Manual (TCQSM) (Kittelson & Associates et al., 2003) fornece um método padronizado para avaliar a acessibilidade/disponibilidade do transporte. Este método utiliza uma distância limite de ¼ de milha (400m) em torno de cada paragem de autocarro, com o objetivo de determinar a cobertura espacial do serviço. Este alcance é modificado de acordo com as mais variadas características, incluindo a conectividade das ruas, percentagem de idosos na população e o número de passagens para peões encontradas (Jiang et al, 2012 in Mamun 2013). 36 O indicador Transit Level-of-Service (TLOS) desenvolvido por Ryus et al. (2000) assume que as pessoas dentro de 5minutos ou ¼ de milha de distância pedonal de uma paragem ou estação têm acesso à mesma. Contudo, em vez de usar um limite de distância estático, como na maioria dos estudos sobre cobertura, o TLOS considera a existência e a importância das rotas pedonais com ligação às paragens de transporte. Este indicador também combina densidades de população e de emprego, e considera o nível de segurança das rotas pedestres até às paragens. Kuby et al. (2004) utilizou a distância pedonal limite de meia milha (800m) para definir as áreas de cobertura das estações de metro. Este estudo inovou na abordagem utilizada, pois ao invés do tradicional limite de distância pré-definido, utilizou uma metodologia baseada em dados rasterizados, com o intuito de discriminar os percursos mais curtos, na rede viária, para aceder às estações de metro. Polzin et al. (2002) também propôs uma abordagem distinta para determinar a área de cobertura, ao utilizar uma distância padrão de meia milha (800m) em torno da rota de transporte público, ou seja do percurso entre os vários pontos (estações) que compõe uma rota, ao invés de aplica-lo, de forma isolada, em torno da localização da paragem como na maioria do estudos. O’Neill et al. (1992) desenvolveu o método rácio-rede para determinar a área de cobertura dos serviços de transporte, medindo a acessibilidade ao transporte público de uma determinada área, utilizando uma proporção da rede viária dentro de uma distância pedonal aos serviços de transporte (Mamun 2013). Existem ainda, vários métodos para quantificar a cobertura do transporte público que incorporam medidas de cobertura temporal, juntamente com as anteriormente discutidas, medidas de cobertura espacial. O Time-of-Day-Based Transit Accessibility Analysis Tool desenvolvido por Polzin et al. (2002) é um exemplo de uma medida de análise da cobertura do transporte público que incorpora ambas as escalas de cobertura: temporal e especial, numa única metodologia. Esta ferramenta considera quer o lado da oferta quer o lado da procura da cobertura temporal, utilizando uma distribuição da procura diária numa base horária. O Local Index of Transit Availability (LITA), desenvolvido por Rood e Sprowls (1998), mede a intensidade do serviço de transporte ou a acessibilidade do transporte público, numa determinada área, através da integração de uma média semanal da frequência de serviço (cobertura temporal), distância/lugares por população residente e/ou empregada (oferta), e paragens por milha quadrada (cobertura espacial). Esta ferramenta incorpora ainda, as variáveis de conforto e de comodidade do serviço na sua metodologia de 37 análise. Schoon et al. (1999) desenvolveu outro conjunto de índices de acessibilidade ao transporte público, o Travel Time Accessibility Index (AI) e o Travel Cost Accessibility Index (AI) para diferentes meios de transporte, entre os pares origem-destino (O-D). O Travel Time AI de um meio de transporte, entre um par específico O-D, é o rácio do tempo de viagem desse meio, para a média do tempo de viagem de todos os meios de transporte. O Travel Cost AI é calculado utilizando a mesma abordagem, embora tenha como parâmetro o custo da viagem (Mamun 2013, Eboli 2014). Mais recentemente, Mamun e Lownes (2011) desenvolveram um índice múltiplo para calcular a acessibilidade ao transporte público. Esta abordagem combina as várias componentes utilizadas em métodos existentes para refletir as várias perspectivas da acessibilidade do transporte (i.e. planeador do transporte, operador do transporte e utilizador). Este índice múltiplo também caracteriza simultaneamente três importantes aspetos da acessibilidade do transporte: cobertura espacial, cobertura temporal e conforto (Mamun 2013). Mamun et al. (2013) destaca o facto de os estudos acima referidos, abordarem a cobertura espacial e a frequência do serviço, sendo esta última, um aspeto da cobertura temporal. É ainda realçado o facto de alguma literatura considerar a cobertura do percurso para medir a acessibilidade ao transporte, para uma determinada área, tendo como base os destinos da viagem, sendo estes considerados como atrações desagregadas ou oportunidades (Chen et al., 2011; Huang & Wei, 2002 in Mavoa 2012). Contudo, é destacado o facto de poucos estudos terem em conta a cobertura de percurso, ou seja, se um serviço de transporte público está disponível para percursos de origem/destino específicos. Nesse sentido, conclui-se que uma análise de desempenho do transporte público que integre a cobertura de percurso com cobertura espacial e temporal, fornece uma descrição mais poderosa da qualidade do serviço, uma vez que a cobertura do percurso é “a consideração primária dos utilizadores na utilização do transporte público e é um fator importante para descrever a eficiência e a comodidade de uma rede de transporte público” (Ceder et al., 2009 in Mamun 2013). Assim, é de realçar que nas análises de cobertura do serviço, é ainda importante conhecer os lugares que podem ser alcançados através do transporte público. Portanto, é importante focar, não apenas no acesso físico ao serviço de transporte público, mas também incluir o tempo de viagem entre a origem e o destino. Isto é alcançável através de modelos de acessibilidade que incluam o tempo de viagem para fornecer uma medida de acessibilidade (Lei & Church, 2010 in Mavoa 2012). 38 O’Sullivan et al., (2000) utilizaram análises isocrónicas para avaliar a acessibilidade dos transportes públicos, gerando mapas de áreas acessíveis através do transporte público. Recentemente, Benenson et al. (2009) propuseram uma abordagem mais abrangente para a análise da acessibilidade, usando uma rede detalhada de transporte público, em Israel. Este trabalho incluiu estimações de tempos de viagem, rotas e paragens de autocarro, tempos de chegada e partida, bem como estimativas reais de velocidade de deslocação, refletindo a hora e local, tendo ainda em conta o congestionamento do tráfego. Cheng e Agrawal (2010) descreveram uma ferramenta de análise da acessibilidade para calcular áreas de serviço de transporte ao nível do tempo de viagem. Numa extensão da abordagem utilizada por O’Sullivan et al. (2000), Lei e Church (2010) propuseram uma medida da acessibilidade do transporte que incluía o tempo do serviço de autocarro, como um atributo num Sistema de Informação Geográfica (SIG). O facto de ter em consideração a hora do dia faz com que a metodologia de Lei e Church seja mais abrangente e vantajosa, em comparação com os modelos anteriores (Mavoa 2012). 3.1. Áreas de Cobertura e os SIG Dada a natureza espacial das análises de cobertura da rede de transporte público, os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) tornaram-se uma ferramenta útil, que fornece recursos para a recolha, tratamento e manipulação de dados, e permite a realização de análises espaciais, análises de redes e a apresentação cartográfica dos resultados (Zhu & Liu, 2004 in Gutiérrez 2008). Seja pela capacidade de avaliação das políticas regionais de larga escala ou pela capacidade específica de articulação de várias metodologias e tipos de informação, os SIG têm provado serem valiosas plataformas de modelação e gestão do planeamento do transporte público (Nyerges, 1995 in Murray 1998). Desta forma, um considerável número de investimentos significativos têm sido concedidos para estabelecer métodos de planeamento e para a obtenção de dados, no sentido de auxiliar os processos de monitorização, avaliação e modelação do planeamento do serviço (Murray 1998). Os SIG são cada vez mais utilizados nos trabalhos de pesquisa e planeamento sobre transportes devido à sua capacidade de trabalhar, analisar e exibir dados espaciais, sendo uma ferramenta que permite uma metodologia flexível para estimar a população servida pelo transporte público. Nos SIG, esta estimativa pode ser obtida através da 39 delimitação de áreas geográficas, no qual a procura (pessoas ou atividades) é considerada servida ou coberta, determinando os totais de população ou de atividades inseridos em cada área de cobertura. Na literatura, uma extensa pesquisa, baseada em SIG, focada nos sistemas de transporte público, pode ser encontrada em Horner & Murray (2004) e Miller & Shaw (2001) (Miller, 1999; Nyerges, 1995; Murray et al., 1998; O'Neill et al., 1992; Hsiao et al., 1997; Peng & Dueker, 1995 in Gutiérrez 2008). A análise da acessibilidade ao transporte público, recorrendo às plataformas SIG, é normalmente efetuada através da delimitação de áreas serviço, dentro de uma certa distância limite de análise (as mais comuns são 400m para as paragens de autocarro e 800m para as estações ferroviárias/metro 7 ), em torno dos acessos ao transporte público (paragem ou estação), calculando a proporção de população ou de trabalhadores que se encontram dentro dessa área de serviço, ou por outras palavras, que se encontram cobertas espacialmente pelo serviço de transporte público. As áreas de serviço, também conhecidos como buffers, áreas internas ou áreas de mercado, têm sido importantes para muitas aplicações geográficas, tanto antes como após o desenvolvimento dos SIG (Weigend, 1958, Shaw, 1991; Parsons Brinckerhoff Quade & Douglas, Inc., 1996; Serra et al, 1999; Van Wee et al, 2001 in Gutiérrez 2008). Na delimitação das áreas de serviço, os SIG fornecem inúmeras ferramentas que, através de métodos geométricos simples, permitem a definição espacial das áreas de serviço, com resultados e alcances distintos. O mais simples é um buffer euclidiano circular, onde o comprimento do raio corresponde à distância máxima pré-definida como aquela a que o utilizador estaria disposto a caminhar, para aceder ao transporte público, ou por outras palavras, corresponde ao deslocamento máximo pedonal. Por exemplo, no contexto do estudo do transporte ferroviário, o buffer euclidiano corresponderia a uma área circular, tendo a estação como ponto central, com um raio de 800m, que como já referido anteriormente, corresponde à distância padrão, nas análises de acessibilidade, que um utilizador está disposto a caminhar para aceder ao serviço de transporte (figura 4 – pág. 40). No entanto, este método, apesar de ser bastante utilizado, sobretudo devido à sua rapidez e facilidade de análise e de aplicação, constitui um método com vários defeitos e com várias questões a ter em conta que podem induzir em erro nos resultados finais (Upchurch 2004, Gutiérrez 2008). 7 Estes limites de distância pedonal padrão são representados na maioria das pesquisas sobre transporte (ver por exemplo, Currie, 2010; Hsiao et al., 1997; Peng et al., 1997; Kuby et al., 2004; Murray, 2001; O’Neill et al., 1992; Zhao et al., 2003 in Mamun et al., 2013). 40 Figura 4 - Área de serviço do método buffer euclidiano. Um método ligeiramente mais complexo de criar buffers geométricos, através dos SIG, é a delimitação de polígonos de Thiessen (Haggett et al., 1977 in Upchurch 2004). Esta metodologia permite a divisão de uma determinada área, em diferentes áreas de serviço correspondentes às várias estações/paragens de transporte público, definindo os limites equidistantes de cada estação, em relação às estações mais próximas. Por definição, este método permite que as áreas de serviço definidas sejam polígonos mutuamente exclusivos, ou seja, não se verifica a existência de sobreposição entre eles (figura 5.A – pág. 41). No entanto, para a análise das áreas de cobertura, este método, tal como o método dos buffers euclidianos, não tem nenhuma relação com a geometria da rede viária (design urbano), o que acarreta os mesmos problemas que a anterior metodologia. Além disso, não é predefinido nenhuma distância limite, e no caso de uma 41 estação ou paragem de transporte, localizada na periferia (por exemplo, uma estação de fim de linha), onde não existe nenhuma estação na proximidade, os polígonos estendem-se até ao “infinito”, o que obviamente constitui uma anomalia na análise final (figura 5.B – pág.41) (Upchurch 2004, Gutiérrez 2008). Figura 5 - Áreas de serviço do método polígonos de Thiessen (A); e área de serviço do método polígonos de Thiessen para uma estação periférica (B). A combinação de ambas metodologias (buffers euclidianos e polígonos de Thiessen) permite combinar os aspetos positivos de ambas metodologias e anular os negativos, excepto a relação com o design urbano, onde como já referido, nenhuma das metodologias tem em conta esse aspeto. Assim, o resultado da junção desses dois métodos (figura 6 – pág.42) permite que a delimitação das áreas de serviço resulte em polígonos que são mutuamente exclusivos e com uma distância máxima (raio) prédefinida (Upchurch 2004, Gutiérrez 2008). 48 transporte público. Outra questão a ter em conta neste método, é o facto de não ser possível analisar a influência das barreiras naturais ou feitas pelo homem, como lagos, rios, autoestradas, linhas ferroviárias de superfície, muros comunitários, etc., que “obrigam” o pedestre a percorrer uma distância superior para os contornar, limitando o acesso pedonal, de forma direta, às paragens ou estações de transporte público (al. 2003, Gutiérrez 2008). Um segundo método de delimitação de áreas de serviço, nos SIG, é a distância de rede, que se baseia no cálculo de distâncias ou tempos de viagem e na delimitação de áreas de serviço, tendo como base a rede viária que se encontra na envolvente da estação ou da paragem do transporte público. Usando as capacidades de análises de rede dos SIG, é possível calcular as distâncias ao longo da rede viária, simulando as rotas reais usadas, pela população, no seu percurso em direção às paragens ou estações de transporte público (Horner & Murray, 2004; Hsiao et al, 1997; O'Neil et al, 1992 in Gutiérrez 2008). Seguindo este método, o resultado das áreas de cobertura não é um círculo, mas sim um polígono irregular que incorpora todos os trechos de rua localizados dentro do limite da distância da rede (ver figura 8 – pág. 45) (Gutiérrez 2008). Esta área poligonal é delimitada através da junção das extremidades das ligações da rede viária, sendo considerada mais representativa do que um buffer circular, na medição da cobertura de acesso de uma paragem de autocarro (Eboli 2014). Além disso, nas análises de rede, é possível analisar a influência das barreiras, quer naturais ou não naturais, permitindo uma análise mais fidedigna da acessibilidade espacial ao transporte público. A escolha do método de calculo da distância a utilizar, é essencial e afeta significativamente o resultado final da análise. As áreas de buffer euclidiano incluem ruas que são inacessíveis aos pontos de acesso devido às características da rede viária. Por exemplo, dado um determinado limite de distância de 300 metros, as áreas de serviço usando as distâncias euclidianas são de maior dimensão comparativamente com as de distância de rede, sendo que o primeiro método tende a sobrestimar a dimensão e, por consequência, o potencial de cobertura das áreas de serviço (al. 2003, Gutiérrez 2008). Num artigo anterior, O'Neill et al. (1992) utilizou as capacidades de análise de rede dos SIG, com o intuito de delimitar áreas de serviço de pontos de acesso a transportes públicos e estimar o total de população inseridas nessas áreas, ou seja, estimar a potencial utilização do serviço. Eles concluíram que a utilização das distâncias 49 de rede é preferível relativamente às distâncias euclidianas, por ter em conta as ruas com acesso a um sistema de transportes, fornecendo assim uma análise mais real do acesso potencial (Gutiérrez 2008). Hsiao et al. (1997) comparou os dois métodos, no sentido de investigar a forma como os diferentes padrões da rede viária (design urbano) afetam o acesso pedonal no acesso a paragens de autocarro. Concluiu-se que nas áreas compostas por redes viárias em malha regular e com grande densidade de uso do solo, o acesso pedonal ao transporte era mais favorável do que nas áreas recentemente desenvolvidas, com padrões de ruas irregular e baixa densidade de usos do solo (Gutiérrez 2008). Moreno e Prieto (2003) exploraram os efeitos dos dois métodos (distâncias euclidianas e de rede) e das duas diferentes formas de representar a população (pontos e polígonos) na estimação da procura potencial do transporte público, através da delimitação de áreas de serviço de paragens de autocarro. Eles analisaram um único meio de transporte (autocarro), inserido num espaço específico (uma cidade suburbana), utilizando um único limite de distância (300m). Concluiu-se que os melhores resultados foram obtidos através da utilização das distâncias de rede, como método de delimitação das áreas de serviço, e dos pontos, como método de representação da população residente (Gutiérrez 2008). Num artigo de Homer e Murray (2004), procedeu-se à análise da influência da representação dos acessos ao serviço de transporte (pontos versus linhas), da procura (escala dos dados), do método de estimação aproximada (centróide versus área de interpolação versus seleção de área) e distância métrica (straight-line versus distância de rede) na cobertura da população. A principal conclusão que se obteve foi o facto de, independentemente da característica do trajeto ou da representação da população usada, a análise baseada nas distâncias de rede foi a que, consistentemente, obteve uma estimativa mais fina da cobertura da área de serviço, em comparação com as distâncias euclidianas (Gutiérrez 2008). A questão da sobrestimação na análise de cobertura usando as distâncias em linha reta tem sido amplamente estudada. Gutiérrez e García-Palomares (2008), analisando o efeito de sobreposição entre os dois métodos, verificaram que, para a mesma área, as áreas de serviço obtidas com o método de distância euclidiana e com o método de distância de rede, apenas coincidem parcialmente (figura 9 – pág. 50). Verifica-se que, de facto, uma porção considerável da área de serviço do método de distância euclidiana, não está coberta pela área de serviço do método de distância de 50 rede. Nesse sentido, para efeitos de análise da acessibilidade e da cobertura do transporte público, deve ser dada uma especial atenção a esta área. O facto de se verificar estas diferenças entre os dois métodos, pode contribuir para uma sobrestimação do acesso, e como consequência, influenciar de forma significativa as conclusões das análises a efetuar. Figura 9 - Diferenças nas áreas de serviço dos métodos de distância de rede e straight-line (fonte: Gutiérrez & García-Palomares, 2008). A magnitude da sobrestimação causada pelo método de distância euclidiana é proporcionalmente dependente do total de população distribuída nas diferentes áreas de serviço. Esta distribuição determina o total de população abrangida pela área sobrestimada, e pela dimensão de ambas as áreas de serviço, determinando a dimensão da cobertura sobrestimada. Assim, a magnitude da sobrestimação da procura potencial depende fundamentalmente dos padrões de localização da população ou do emprego na área em estudo. Uma vez que a área sobrestimada tem uma localização periférica na área de buffer euclidiano (está mais distante dos acessos de transporte), os erros de sobrestimação tendem a aumentar quando a densidade populacional ou de emprego, nas 51 áreas de serviço, aumenta com a distância à estação (figura 10 – pág-51) (Gutiérrez 2008). Figura 10 - Influência da distribuição da população na sobrestimação 9 (fonte: Gutiérrez & GarcíaPalomares, 2008). É importante ter em conta que a dimensão da área de serviço delimitada através do método de distância de rede é afetada por inúmeros fatores, como a forma urbana e as barreiras. Por exemplo, numa rede viária irregular, com a presença de uma determinada barreira (como por exemplo, uma linha ferroviária ou um rio), pode produzir uma desproporcionalmente menor área de serviço, em comparação com um buffer euclidiano, que como já referido, por se basear num polígono circular fixo e não ter em conta a forma urbana, é “imune” aos efeitos das barreiras ao acesso. Desta forma, verifica-se que, para a mesma distância de análise pré-definida, quanto menor for a área 9 A sobrestimação tende a ser superior quando a densidade populacional na área sobrestimada é alta (área industrial) (A), e menor quando a densidade populacional na área sobrestimada é baixa (área residencial) (B) (Gutiérrez & García-Palomares, 2008). 52 de serviço resultante do método de distância de rede, maior será o total de área sobrestimada pelo método de distância euclidiana (Gutiérrez 2008). No entanto, a magnitude da sobreposição entre os dois métodos só é linear caso não se verifique a sobreposição de áreas de serviço, de paragens ou estações, do método euclidiano. Quando esta se verifica, existe uma relação no total de área sujeita a sobreposição, pois quanto maior for a percentagem da área de buffer sobreposta, menor será o total da área de buffer. Desta forma, verifica-se que existe uma influência na dimensão da área sobrestimada, pois quanto menor for o total da área de buffer (resultante da sobreposição entre áreas de serviço), menor será o total de área sobrestimada. A magnitude da sobreposição entre áreas de serviço, está diretamente relacionada com a densidade de paragens ou estações e a proximidade entre elas, e a distância limite utilizada para efeitos de delimitação das mesmas. Esta sobreposição ocorre primeiro na delimitação, através das distâncias em linha reta, e posteriormente nas áreas de serviço do método das distâncias da rede viária, uma vez que, para os mesmos limites de distância, as primeiras têm uma dimensão superior. Quando esta sobreposição é verificável apenas no primeiro método, a sobrestimação da procura potencial tende a ser reduzida; quando afeta ambos os métodos, não há praticamente nenhum erro ou estes são anulados, pois implica que, praticamente, toda a população se encontra coberta pelas áreas de serviço, pois não se verificam espaços intersectados sem cobertura espacial (Gutiérrez 2008). 3.1.1.1 Fatores que influenciam a dimensão das áreas de serviço do método de distância euclidiana Como indicado anteriormente, a magnitude da sobrestimação gerada pelo método de buffer euclidiano está dependente das diferentes dimensões das áreas de serviço dos dois distintos métodos. Dada uma determinada área de serviço do método de delimitação euclidiano, a dimensão total da mesma é constante quando as áreas de serviço das diferentes paragens não se sobrepõem, mas são variáveis (menores) quando se verifica tal sobreposição. Como resultado, a área total sobrestimada (área coberta pelo buffer euclidiano, mas não coberta pela área de serviço do método de distância de rede) é menor quando ocorre a sobreposição entre áreas de serviço (figura 11pág.53). Desta forma, verifica-se que, quanto maior a magnitude da sobreposição das áreas de serviço do método euclidiano, menor a sobrestimação da estimação da população 53 coberta. Assim, a dimensão total das áreas de serviço está diretamente dependente da magnitude da sobreposição entre as áreas de cobertura, sendo esta última relacionada com dois principais fatores: a proximidade/densidade dos acessos ao transporte público e das distâncias máximas de acesso utilizadas (Gutiérrez 2008). Figura 11 - Diferenças na sobreposição nas áreas de serviço dos métodos de distância de rede e straightline 10 (fonte: Gutiérrez & García-Palomares, 2008). A distribuição dos acessos ao transporte no espaço urbano, afeta decisivamente a magnitude da sobrestimação, uma vez que esta influencia de forma decisiva a sobreposição das áreas de buffer. Por exemplo, pequenas distâncias entre paragens de transporte público podem conduzir a uma sobreposição de áreas de serviço das paragens de autocarro na mesma rota, assim como em paragens de rotas adjacentes que servem 10 A sobreposição das áreas de cobertura das várias estações produz uma diminuição na dimensão da área total sobrestimada. A sobreposição é maior quando as áreas de serviço são delimitadas a partir do método straight-line (7,3%) em comparação com as delimitadas através do método de distância de rede (1,0%), fazendo com que a diferença (sobrestimação) entre os métodos diminuía (Gutiérrez & García-Palomares, 2008). 54 destinos similares. Desta forma, verifica-se uma diminuição nas diferenças na dimensão das áreas de serviço dos diferentes métodos, e por consequência, na sobrestimação da procura potencial do serviço (Kimpel et al., 2006 in Gutiérrez 2008). Desta forma, dada uma distância limite, a sobreposição entre áreas de serviço tende a ser maior numa rede de transporte público com alta densidade de acessos (por exemplo, a rede de autocarros urbanos), em comparação com uma rede com acessos mais espaçados (por exemplo, a rede de metro) (figura 12 – pág. 54). Como consequência, a dimensão individual das áreas de serviço, tende a ser superior na rede de metro, e a sobrestimação da procura potencial tende a ser menor na rede de autocarros urbanos. Isto deve-se ao facto de, a maior sobreposição entre áreas de serviço implicar a redução da dimensão individual das mesmas, traduzindo-se na redução da sobrestimação da procura potencial (Gutiérrez 2008). Figura 12 - Diferenças na sobrestimação e sobreposição de áreas de serviço de acordo com a densidade de pontos de acesso ao transporte público; A – estações de Metro; B – paragens de Autocarros Urbanos 11 (fonte: Gutiérrez & García-Palomares, 2008). 11 A sobrestimação é maior nas redes de transporte com menor densidade de pontos de acesso, tais como o metro (A), em comparação com redes mais cuja densidade de pontos de acesso é maior, tais como os autocarros urbanos (B). A sobreposição nas redes com maior densidade de pontos de acesso provoca uma diminuição na dimensão na área sobrestimada (Gutiérrez & García-Palomares, 2008). 55 Uma vez que, como já analisado, a população está disposta a percorrer maiores distâncias para aceder a redes com estações mais espaçadas do que a uma rede com maiores densidades de estações, diferentes distâncias limite podem ser utilizadas para analisar a cobertura do transporte público, de acordo com diferentes tipos de rede. Contudo, a escolha das distâncias limites a utilizar na análise de cobertura torna-se essencial no sentido de não subestimar nem sobrestimar, quer a dimensão das áreas de serviço, quer a procura potencial (figura 13 – pág. 55). A escolha da distância limite para delimitar a área de serviço é uma questão relevante em qualquer estudo de previsão da utilização do transporte público, e deve ser justificada para efeitos de captação da procura. Um limite de distância muito reduzido tem como consequência a criação de áreas de serviço de reduzida dimensão, que podem contribuir para subestimar a procura potencial, não abrangendo parte dos possíveis utilizadores do serviço. A utilização de largas distâncias limite, contribui para maiores níveis de sobreposição entre áreas de serviço, sobretudo em redes com acessos espacialmente próximos entre si, com as consequências já enumeradas anteriormente. Além disso, consideram-se áreas distantes à estação, que na realidade fornecem poucos utilizadores, o que pode distorcer (sobrestimar) os resultados finais (García-Palomares 2008, Gutiérrez 2008). Figura 13 - Diferenças na sobrestimação de acordo com a distância limite de análise aplicada 12 (Gutiérrez & García-Palomares, 2008). 12 O aumento do limiar de distância de análise leva a uma diminuição da dimensão da área sobrestimada devido à sobreposição. (A) 300m: área sobrestimada 405.272 m2 (48,0% da área de buffer euclidiano). 56 Por exemplo, Ammons (2001) analisou os padrões de espaçamento das paragens de autocarro, para uma série de redes de transporte e descobriu que o espaçamento entre estas varia normalmente entre os 200m e os 600m nas áreas urbanas (Kimpel 2007). Tendo em conta estes valores, a utilização de uma distância limite de 400m (distância normalmente utilizada nos estudos de cobertura do serviço de autocarro), faz com que ocorra a sobreposição entre todas as áreas de serviço de cada paragem, uma vez que, com o limite de distância de 400m, essa sobreposição apenas não ocorreria a partir de um espaçamento de 800m entre estações. 3.1.1.2 Fatores que influenciam a dimensão das áreas de serviço do método de distância de rede No que concerne à delimitação das áreas de serviço do método de distância de rede, a questão do limite de distância a utilizar, tem menos importância, comparativamente com o método da distância euclidiana. Dado um limite de distância (por exemplo 300m), a dimensão da área de buffer euclidiano é constante, independentemente do contexto local da estação/paragem onde se aplica a análise, em contraste com a dimensão da área de serviço do método de distância de rede, que é variável. Nesse sentido, para efeitos de determinação da área sobrestimada entre os dois métodos, partindo do pressuposto que a dimensão da área de buffer euclidiana é constante, a dimensão da área sobrestimada depende, apenas da dimensão da área de cobertura da distância de rede (Gutiérrez 2008). Nesse sentido, constata-se que a magnitude da sobrestimação depende basicamente dos percursos de acesso às paragens/estações de transporte público, ou por outras palavras, da forma urbana e barreiras presentes na rede. De facto, como anteriormente referido, este método é fortemente dependente do contexto local da estrutura urbana ou design urbano, onde o serviço de transporte público se encontra. É esse design urbano que dita o formato e a dimensão da área de serviço, permitindo a distinção entre diferentes designs urbanos, no que concerne à qualidade da acessibilidade pedonal ao transporte público. (B) 600m: área sobrestimada 1.402.971 m2 (42,9% da área de buffer euclidiano). (C) 900m limiar: área sobrestimada 1.946.032 m2 (31,5% da área de buffer euclidiano). 57 Nesse sentido, verifica-se que as tradicionais redes viárias em grelha (rede viária ortogonal) com grande densidade de vias, boa conectividade entre elas e com quarteirões de pequena dimensão, fazem com que as áreas de serviço dos dois métodos sejam bastante similares, não ao nível do formato, mas no que diz respeito à área total coberta (figura 14.A – pág.57). Por outro lado, nas novas áreas suburbanas, fundamentalmente orientadas para o uso do automóvel privado, cuja rede viária é caracterizada pela sua pouca densidade e pela parca conectividade entre as diferentes vias (presença de culs-de-sac), fazem com que o acesso pedonal seja mais desfavorável, obrigando o pedestre a percorrer maiores distâncias para aceder a uma paragem de autocarro ou estação (figura 14.B – pág.57). Como a delimitação da área de serviço, através do método da distância de rede, é totalmente dependente das características da rede viária, no caso das novas áreas suburbanas, a área de serviço resultante é na maioria dos casos, um polígono irregular com uma área interna praticamente inexistente, devido às características já enumeradas deste tipo de rede. Nesse sentido, verifica-se uma grande disparidade na dimensão das áreas de serviço dos dois métodos, contribuindo para a sobrestimação da procura potencial do método euclidiano relativamente ao método da distância de rede. Uma vez que áreas de cobertura, dos dois métodos de delimitação, são muito semelhantes nas tradicionais redes ortogonais, mas distintas nas áreas suburbanas (Hsiao et al., 1997), a sobrestimação tende a ser superior nas últimas em comparação com as primeiras (Gutiérrez 2008). Figura 14 - A influência do desenho urbano na delimitação das áreas de serviço e na sobrestimação: (A) rede ortogonal; (B) rede irregular de baixa densidade (fonte: Gutiérrez & García-Palomares, 2008). 64 proporção de emprego na área metropolitana coberta pela rede. O modelo obteve um coeficiente de 0,72, superior ao 0,53 obtido no estudo de Parsons Brinckerhoff, onde apenas foram analisadas estações externas ao CBD. Os autores concluíram que o modelo resultante poderia ser de grande utilidade numa primeira abordagem para prever a procura para futuros planeamentos na rede de metro (Gutiérrez 2011). Walters e Cervero (2003) desenvolveram um modelo de estimação direta no sentido de prever a entrada de passageiros, para planos de extensão alternativos do sistema de transporte ferroviário, na área da baía de São Francisco, Califórnia (EUA), e indicar futuras políticas de uso do solo para as áreas a intervencionar. Foram selecionadas duas equações finais com combinações lógicas e interpretáveis das variáveis e com maior poder explicativo. Ambas as equações incluíam variáveis como a densidade populacional e de emprego em torno de estações, meio de transporte (metro vs. comboio), frequências do serviço de comboio e população abrangida. Ambas as equações, permitiram explicar entre 87% a 90% da variação do número de entradas na estação. Além disso, a abordagem de modelagem direta, tornou possível a seleção e a introdução de variáveis que ajudaram nos “testes de sensibilidade”, necessários para as políticas a serem implementadas. Foi assim provado, por exemplo, que o desenvolvimento do uso do solo, concentrado em torno das estações, pode trazer benefícios significativos no número de entradas dessas mesmas estações (Gutiérrez 2011). Chu (2004) desenvolveu um modelo direto usando uma regressão de Poisson, no sentido de explicar a utilização do autocarro em Jacksonville, Flórida (EUA). Variáveis que abordavam as características das áreas de serviço, o ambiente pedonal, a acessibilidade da população e emprego, as interações com outros modos e a competição com outras paragens na mesma área de influência, desempenharam um papel significante no número de acessos a paragens, em termos médios semanais (Gutiérrez 2011). García-Palomares et al. (2008) desenvolveram um modelo de regressão linear múltipla, com o intuito de analisar as variáveis com maior influência no número de entradas nas estações do metro de Madrid (Espanha). Neste modelo foram incorporadas variáveis relativas às características de cada estação (número de linhas, número de acessos à estação, etc.) e da sua envolvente (população, emprego, usos do solo, desenho urbano, presença de modos “alimentadores”, etc.), sendo destacado o papel das 3Ds (densidade, diversidade e design), da distância da estação ao centro da cidade e das 65 características da estação, na utilização do serviço de metro. Os autores destacaram ainda, a importância dos modelos de regressão linear na planificação do transporte público, seja pela capacidade de estimar a procura em redes já consolidadas ou em planeamento, ou pela sua capacidade em fornecer informação de grande utilidade nas operações urbanísticas de requalificação da envolvente das estações. 4.1 A importância da proximidade na estimação da procura potencial Na abordagem da estimação da procura do transporte público e do impacto das características da área de serviço nessa mesma procura, é importante reconhecer a importância da acessibilidade ao mesmo. De acordo com Bertolini (1999), a acessibilidade “não é apenas uma característica de uma rede de transporte, no sentido de perceber quais e quantos destinos, em que tempo e com que facilidade podem ser alcançados a partir de uma determinada área, mas também do lugar, no sentido de perceber com que facilidade pode uma determinada estação ser alcançada” (Gutiérrez 2011). Nesse sentido, é bem conhecido a influência da distância pedonal no acesso ao transporte público, tendo esta um impacto negativo na utilização do mesmo. Como já anteriormente abordado, existe uma relação entre a distância e a acessibilidade pedonal ao transporte público, no sentido em que a disponibilidade para caminhar até a um destino diminui com o aumento da distância a partir dele. O número de utilizadores que caminham até às estações ou paragens de transporte público diminuem significativamente com a distância. Se as distâncias pedonais de acesso ao transporte público são aumentadas e as pessoas têm meios alternativos para viajar, verifica-se uma diminuição do número de utilizadores do transporte público (García-Palomares 2013). Keijer e Rietveld (2000), num trabalho realizado na Holanda, verificaram que as pessoas que vivem num limite entre os 500-1000m das estações de comboio, tendem a utilizar com menor frequência os serviços de transporte ferroviário, comparativamente com aquelas que vivem na faixa de distância inferior a 500m das estações. Untermann (1984), através de um trabalho de inquérito, descobriu uma relação de distance-decay, no qual a maioria das pessoas estão recetíveis a caminhar 150 metros, 40% dos inquiridos 300 metros, e apenas 10% estariam recetíveis a caminhar 800 metros para aceder ao transporte público. Zhao et al. (2003) levaram a cabo uma pesquisa que incidiu diretamente sobre os utilizadores do transporte público, no sentido de determinar 66 o efeito da distância pedonal a percorrer, na utilização do mesmo, verificando que a sua utilização decresce, exponencialmente, com o aumento da distância a caminhar para aceder às paragens ou paragens de transporte público. Levinson e Brown-West (1984) classificaram os utilizadores do autocarro, de acordo com a distância pedonal de acesso e os níveis de posse de veículo privado, comparando-os com o número de habitações em cada secção. Foram calculadas uma série de curvas de penetração sobre a utilização, que mostraram que a utilização diminui linearmente com o aumento da distância pedonal (Gutiérrez 2011). Nesse sentido, verifica-se que a acessibilidade ao transporte público deve ser considerada como um dos mais importantes fatores que condicionam a utilização do mesmo. De facto, as taxas de utilização do comboio são elevadas quando se verifica que, quer a origem quer o destino, estão espacialmente próximos da estação (Cervero, 1994). Portanto, a localização de habitações e de locais de emprego, dentro de um limite de poucas centenas de metros, de uma estação de comboio, irá originar um maior número de entradas nas mesmas, em comparação com os casos em que estas condições se verifiquem a distâncias próximas de um 1km (Bernick e Cervero, 1997 in Gutiérrez 2011). No que diz respeito aos modelos de estimação da procura, é sabido que os modelos regionais não são sensíveis a estas variações do uso do solo, uma vez que eles assumem que todos os percursos, em qualquer área, têm como ponto de origem o seu centróide. Por outro lado, os modelos diretos de estimação, baseados nas ferramentas SIG, têm capacidade para capturar o efeito da distância e as tendências de utilização, que diminuem com o aumento da distância pedonal à estação. No entanto, os poucos modelos de estimação direta existentes não abordam a distância pedonal adequadamente, uma vez que eles consideram os níveis de população ou de emprego dentro de uma área de serviço da estação (independentemente do método de delimitação e dos limites de distância utilizados), a partir de uma abordagem all-or-nothing. Isto é, limitam-se, apenas, a verificar os totais de população e de emprego que são ou não abrangidos pela área de serviço, não fazendo qualquer tipo de distinção entre a procura que se localiza, por exemplo, a 500m e a que se localiza a 100m (figura 16; A e C – pág.67) (Gutiérrez 2011). 67 Figura 16 - Métodos de cálculo da função da distância à estação (all or nothing vs. função de distancedecay) de acordo com o método de delimitação das áreas de serviço (distancia euclidiana vs. distância de rede (fonte: Gutiérrez et al., 2011). No estudo de Parsons Brinckerhoff (1996), foram utilizados como preditores a densidade populacional e de emprego dentro de um limite de 800m. Walters e Cervero (2003) calcularam a população e o emprego total, dentro de vários limites de distância (0-400m; 400-800m; 800-1600m), embora as mais ajustadas equações de regressão múltipla tenham incluído apenas as densidades totais de população e emprego, dentro de um limite de 800 metros das estações. A distância pedonal de 800 metros foi também utilizada por Kuby et. al (2004), embora tenha sido calculado através do método das distâncias de rede e não através das distancias euclidianas. Desta forma, verifica-se que nestes trabalhos não foi possível refletir o impacto da distância na utilização do transporte público, da concentração habitacional ou de emprego nas menores ou maiores distâncias a partir da estação, onde estes estão localizados dentro dos limites das áreas de serviço das estações (Gutiérrez 2011). Uma vez que é conhecida a tendência de que a utilização do transporte público diminui com o aumento da distância às estações ou paragens, os modelos de estimação devem ser capazes de refletir este padrão. A utilização de uma função de distance-decay deve ser incorporada nestes modelos de estimação, no sentido de atribuir um peso 68 superior às áreas que estão mais próximas das estações (onde há uma maior probabilidade de utilizar o transporte público), comparativamente com aquelas que estão mais afastadas (onde a probabilidade é menor) (figura 16; B e D – pág.67). Desta forma, verifica-se que, apenas os modelos que incorporam este tipo de funções, são sensíveis às diferentes distribuições das variáveis independentes na área de serviço da estação (Gutiérrez 2011). 69 5. Metodologia 5.1 Enquadramento geográfico A área de estudo deste projeto é toda a área respeitante ao município de Madrid, que é a capital de Espanha e da comunidade de Madrid, sendo a terceira cidade europeia com mais população residente, com cerca de 3.265.038 habitantes, embora a comunidade de Madrid possua cerca de 6.489.680 habitantes no seu total (IECM, 2011) 13 . Com cerca de 604km2 de área total, o município de Madrid está dividido administrativamente em 21 freguesias, que por vez se subdividem em bairros. O concelho de Madrid possui uma área urbana perfeitamente consolidada, sobretudo na área central do município, verificando-se uma grande densidade populacional e de empregos. No que diz respeito à atividade económica, a área central do município, sobretudo na zona da Almendra Central 14 , o sector terciário é o sector predominante, com destaque para os serviços financeiros, empresariais, educativos e de saúde; sendo que nas áreas periféricas (coroa metropolitana) as atividades dominantes são as industriais, a construção e a atividade manufatureira (Vega Baez 2006, Latorre 2012). 13 População residente à data dos censos 2011 (fonte: Instituto de Estatística da Comunidade de Madrid) 14 Área central do município, correspondente a toda a área delimitada pela Calle 30, via de grande capacidade que circunda o centro de Madrid. 70 Figura 17 - Enquadramento geográfico do município de Madrid e da rede de metro do mesmo. A rede de metro da comunidade de Madrid é composta por treze linhas (mais três linhas de metro ligero), com cerca de 293km de extensão e 300 estações no total (tabela 4). No entanto, apenas oito linhas estão integralmente inseridas no município de Madrid, sendo que quatro linhas têm parte do seu traçado em outros municípios adjacentes e uma tem o seu traçado totalmente externo ao município. No total, cerca de 135km de linha e 199 estações da rede estão inseridas na área correspondente ao município de Madrid. Linhas Terminais Extensão (km) Número de estações Municípios abrangidos Pinar de Chamartín - Valdecarros 23,876 34 Madrid Las Rosas - Cuatro Caminos 14,031 20 Madrid Villaverde Alto - Moncloa 16,424 18 Madrid Argüelles – Pinar de Chamartín 16 23 Madrid Alameda de Osuna - Casa de Campo 23,217 32 Madrid Circular 23,472 28 Madrid Hospital del Henares - Pitis 32,919 30 Madrid, Coslada e San Fernando de Henares 71 Nuevos Ministerios – Aeropuerto T4 16,467 8 Madrid Mirasierra – Arganda del Rey 39,5 28 Madrid, Rivas-Vaciamadrid e Arganda del Rey Hospital Infanta Sofía – Puerta del Sur 36,514 31 Madrid, Alcorcón, Alcobendas e San Sebastián de los Reyes Plaza Elíptica – La Fortuna 8,5 7 Madrid e Leganés MetroSur (circular) 40,96 28 Alcorcón, Móstoles, Fuenlabrada Getafe, Leganés Ópera – Príncipe Pío 1,092 2 Madrid Tabela 4 - Linhas da rede de Metro de Madrid. A utilização dos diferentes meios de transporte público em Madrid tem vivenciado, nos últimos anos, um crescimento progressivo, sendo comprovado pelo facto de, entre os anos 2001 e 2006, se ter verificado um aumento superior a 100 milhões de viagens. Em contraste com grande parte das metrópoles mundiais, este aumento na procura e na utilização contribuiu para um equilíbrio entre o uso do transporte público e o privado, sendo que na área central do município, o transporte público tem maior predominância no número total de viagens efetuadas. García e Gutiérrez (2007) destacaram, entre outro fatores, a importância do modelo urbano denso e compacto da cidade de Madrid, na utilização do transporte público (Cardozo et al. 2010). Este aumento da utilização do transporte público deve-se, sobretudo à rede de metro da área metropolitana de Madrid, que como já referido se estende a outros municípios vizinhos (a sul, norte e este), e que se consolidou como o modo de transporte público com maior procura. Em 2006, o metro de Madrid alcançou os 650 milhões de viagens, representando cerca de 40,5% do volume total de viagens do transporte público (Cardozo et al., 2010). Este facto, não é alheio aos inúmeros planos de expansão da rede, sendo que entre 1995 e 2006, foram adicionados 106km de linhas novas e 73 novas estações (MetroMadrid, 2014 15 ), convertendo a rede de metro de Madrid numa das mais extensas da Europa, depois da rede de metro de Moscovo e de Londres (Cardozo et al., 2010). Segundo Martín et al., (2004), mais de 50% da população do município de Madrid reside a menos de 10 minutos de uma paragem de metro, o que realça a importância e todo o potencial de utilização deste modo de transporte, como alternativa ao uso do automóvel particular (Vega Baez 2006). O facto 15 Ver em http://www.metromadrid.es/es/conocenos/infraestructuras/red/index.html 72 de 80% dos passageiros que acedem à rede de metro fazerem-no pedonalmente, é prova disso mesmo (García-Palomares 2013). Atualmente, a rede de metro de Madrid conta com 300 estações e 293km de extensão de linha, tendo em 2013, registando cerca de 558 milhões de acessos. É ainda importante referir que está já em curso um novo plano para expansão da rede (Plan de Ampliación 2011 – 2015), que prevê a criação de 3 novas linhas (Torrejón de ArdozMadrid; Móstoles-Navalcarnero e Puente de los franceses-Moncloa) e a ampliação das linhas 3 e 9 (MetroMadrid, 2014). Do ponto de vista da cobertura do transporte público, e segundo Martín et al., (2004) mais de 90% da população reside a menos de 5 minutos de uma paragem de autocarro, mais de 50% reside a menos de 10 minutos de uma paragem de metro, e cerca de 16,4% da população tem uma estação de comboio a menos de 10 minutos, o que realça a importância e as características dos sistemas de transportes públicos, como alternativas ao uso do automóvel particular. Ano Extensão de linha (km) Número de estações Acessos (milhões) 1980 82 120 408 1995 121 164 397 2006 227 237 657 2008 284 294 685 2009 284 294 649 2010 293 300 627 2011 293 300 634 2012 293 300 601 2013 293 300 558 Tabela 5 - Evolução histórica do metro de Madrid (fonte: MetroMadrid, 2014). No espaço urbano de Madrid também se tem verificado uma evolução, marcada por “um período de grande dinamismo urbano, tendo abrandado nos últimos anos como consequência do período de crise económica” (Cardozo et al. 2010). Durante a década de 90, e de acordo com a informação do projeto Corine Land Cover, a superfície de solo urbano, na comunidade de Madrid, aumentou cerca de 30.000 ha (um aumento de cerca de 47,7%), sendo que, no mesmo período, o crescimento populacional não ultrapassou os 8%. Este crescimento do solo urbano (sobretudo na periferia da cidade e nos municípios metropolitanos adjacentes) foi essencialmente marcado por modelos de 73 baixa densidade, sejam em edificações unifamiliares ou em altura, em espaços abertos e pouco compactos, verificando-se igualmente um zonamento na distribuição do solo, em contraste com a mescla de usos do solo típica na área central de Madrid (Cardozo et al. 2010). 5.1.1 Rede viária do município de Madrid A rede viária do município de Madrid é caracterizada pela sua diversidade de características e desenhos, sendo possível distinguir diferentes tipos de viários ao longo do município. De uma forma geral, evidenciam-se dois tipos de padrão entre a área central do município e as áreas periféricas, que se diferenciam ao nível da densidade de vias. Na primeira é possível destacar dois tipos de desenhos viários predominantes: o irregular de alta densidade e o ortogonal. Estes são fundamentalmente resultantes do processo de crescimento urbano ao longo do tempo, sendo o traçado irregular de alta densidade mais característico nas áreas históricas da cidade (casco antigo) e o traçado ortogonal, resultante dos processos de planeamento urbano do séc. XIX – os ensanches. Por outro lado, as áreas periféricas são caracterizadas pela menor densidade de vias, sendo marcadamente influenciada pela rede irregular de baixa densidade. No entanto, é possível verificar áreas na periferia do município com um traçado regular, embora com níveis de densidade de vias consideravelmente inferiores aos observados no centro do município. No que diz respeito à envolvente das estações, esta acompanha a tendência geral de todo o município. As estações localizadas no centro do município estão, em geral, localizadas em áreas com uma rede viária de grande densidade, sendo que as estações periféricas localizam-se em áreas, cuja densidade viária não é tão elevada. O Plan General de Madrid de 1985 classifica o viário do município de Madrid da seguinte forma (Hernández 1995): Autoestradas e vias reservadas ao automóvel: que alimentam os altos volumes de trafego automóvel, fundamentalmente nas deslocações interurbanas, com separação de vias para cada sentido; Artérias primárias e avenidas metropolitanas: que completam a rede de primeira ordem e são a base para as deslocações de larga distância na área urbana. 80 O tratamento dos dados relativamente ao emprego consistiu num processo relativamente mais simples. Os pontos de atividade já previamente georreferenciados (num total de 56.096 pontos de atividade no município de Madrid), continham informação relativa ao número de trabalhadores por tipo de atividade. Na informação disponibilizada, vinha atribuído um código correspondente à categorização do número de trabalhadores em diferentes classes. Não sendo possível conhecer, com exatidão, o número de trabalhadores de cada ponto de atividade, foi atribuído o valor médio de cada classe, para que todos os pontos de atividade, identificados com o mesmo código, possuíssem o mesmo número de trabalhadores. Na tabela 6 é possível observar os dados correspondentes à informação relativa aos pontos de atividade, correspondendo cada código à sua respectiva descrição. No código 6, foi atribuída a média de 251 trabalhadores, uma vez que não existe informação sobre qual o número máximo de trabalhadores por ponto de atividade. Atribuídas as médias de trabalhadores, de acordo com o código de cada ponto de atividade, obteve-se um total de 1.288.195 trabalhadores. Código Descrição Média 2 De 3 a 9 ocupados 6 3 De 10 a 49 ocupados 30 4 De 50 a 99 ocupados 75 5 De 100 a 249 ocupados 175 6 250 ou mais ocupados 251 Tabela 6 - Média de trabalhadores por ponto de atividade. 5.4 Definição e desenho dos tipos de redes viárias fictícias a avaliar Para efeitos de avaliação da influência do desenho urbano na cobertura espacial e na acessibilidade à rede de metro do município de Madrid, foram desenhadas cinco tipos de redes viárias fictícias. - Uma rede viária irregular de alta densidade (figura 19 – pág.81), com o intuito de simular as áreas urbanas tradicionais. O objetivo passa por simular as redes viárias com quarteirões de pequena dimensão, com grande densidade de vias e cujo desenho não obedece a um formato específico. Como modelo deste desenho foi utilizada a rede viária da cidade de Roma (Itália). O processo de criação da rede envolveu o software 81 Google Earth, no qual se retirou uma imagem aérea da área urbana, que serviu de modelo na criação da rede em questão. Figura 19 - Rede irregular de alta densidade, com pormenor à envolvente da estação (A) e distribuída para todas as 199 estações de metro do município de Madrid (B). - Uma rede viária irregular de baixa densidade (figura 20 – pág.82), com o intuito de simular os modelos de urban sprawl, típicos da expansão urbana nos subúrbios das grandes cidades. No desenho deste modelo procurou dar-se especial destaque para a presença de cul-de-sacs, típicos deste tipo de modelos urbanos, bem como para o facto de haver um conjunto de vias principais, para onde confluem as secundárias. 82 Figura 20 - Rede irregular de baixa densidade, com pormenor à envolvente da estação (A) e distribuída para todas as 199 estações de metro do município de Madrid (B). - Uma rede viária orientada à estação (figura 21 – pág.83), de formato radial, de forma a simular os modelos urbanos TOD (Transit Oriented Development). Aqui procurou-se simular o desenho urbano proposto por alguns teóricos como Hsiao et al., (1997) ou Loutzenheiser, (1997), que defendem modelos urbanos que fomentem o neotradicionalismo, com quarteirões de pequena dimensão e com um tipo de desenho que fomente a mobilidade e o transporte sustentável (Cardozo et al. 2010, Gutiérrez 2011). Como modelo para a criação desta rede viária, foi utilizada a cidade de Palmanova (Itália), sendo o processo de criação da rede, bastante similar ao utilizado no desenho da rede irregular de alta densidade. 83 Figura 21 - Rede orientada à estação, com pormenor à envolvente da estação (A) e distribuída para todas as 199 estações de metro do município de Madrid (B). - Duas redes viárias ortogonais regulares, com variação na dimensão dos quarteirões. Uma rede com quarteirões com cerca de 3750m2 de área (75m x 50m) (figura 22 – pág.84); e uma segunda com quarteirões com 15.000m2 de área (150m x 100m) (figura 23 – pág.84). O objetivo passa por avaliar a influência da dimensão dos quarteirões na cobertura espacial de acesso, ao nível da estação. 84 Figura 22 - Rede ortogonal (75mx50m), com pormenor à envolvente da estação (A) e distribuída para todas as 199 estações de metro do município de Madrid (B). Figura 23 - Rede ortogonal (150mx100m), com pormenor à envolvente da estação (A) e distribuída para todas as 199 estações de metro do município de Madrid (B). Em todos os casos, a rede foi desenhada em torno de uma estação, sendo posteriormente replicada e “transladada” para as restantes 198 estações presentes no 85 município de Madrid. Este processo de distribuição das redes, pelas diferentes estações, foi realizado através da opção Move, da ferramenta Editor, sendo utilizadas as coordenadas de cada estação em relação à estação sob a qual foi desenhada a rede inicial. A opção de distribuir a mesma rede por todas as estações, relaciona-se com o objetivo de avaliar a influência do desenho urbano, sendo necessário para isso que a envolvente de cada estação, seja exatamente a mesma para todas as estações. Nas cinco redes, procurou-se localizar a estação num ponto central da rede, com o intuito de facilitar as posteriores análises a efetuar. Além disso, foi necessário que o ponto correspondente à estação estivesse em contacto com a rede viária desenhada correspondente, no sentido de anular o efeito de sobreposição das redes das estações na proximidade, na delimitação das áreas de serviço. 5.5 Delimitação das áreas de serviço e análise da cobertura espacial Tendo as cinco redes viárias desenhadas e distribuídas pelas 199 estações da rede de metro, presentes no município de Madrid, o primeiro passo para a delimitação das áreas de serviço foi a construção das redes (as cinco redes desenhadas e a rede real do município de Madrid, que tal como acima referido, foi obtida através do Instituto de Estadística de la Comunidad de Madrid), através da ferramenta New Network Dataset, sendo definidos os critérios de construção. A construção das redes é um passo fundamental e obrigatório na análise de redes, sendo a qualidade dos dados iniciais determinante no resultado final. Posteriormente, através da ferramenta New Service Area do Network Analyst, são definidos os critérios para a delimitação das áreas de serviço, sendo as 199 estações definidas como facilities no processo de delimitação. Quer para as cinco redes desenhadas, quer para a rede real do município de Madrid, foram aplicados os mesmos critérios de delimitação das áreas de serviço (Polygon Generation): Polygon Type: Generalized Trim polygon: 50 metros Multiple Facilities Options: Overlapping Overlap Type: Rings Na delimitação das áreas de serviço de cada estação foram aplicados, para todas as seis redes em análise, três diferentes limites espaciais de cobertura (400m, 600m e 800m), de forma individual. Estes limites correspondem à distância máxima pré- 86 definida como aquela a que os utilizadores estão dispostos a caminhar para aceder a uma estação de metro, ou seja, à área de influência da estação. A escolha destes limites deveu-se ao facto de serem os mais utilizados na maioria dos trabalhos sobre acessibilidade ao transporte público (ver ponto 2.3 – pág. 14). Neste trabalho de projeto, optou-se por atribuir o mesmo limite espacial para todas as estações, uma vez que o objetivo passa por avaliar a influência da rede viária e não a influência das características da estação, na acessibilidade às estações da rede de metro. As áreas de serviço das diferentes redes fictícias, para os diferentes limites de análise, podem ser visualizadas nos anexos 2,3 e 4. De seguida, e tal como apontado por Upchurch et al. (2004) e Gutiérrez & García-Palomares (2008), os polígonos das áreas de serviço foram combinados com os polígonos de Thiessen de cada uma das estações, no sentido de gerar áreas de serviço individualizadas, eliminando o efeito de sobreposição entre os polígonos iniciais (Upchurch 2004, Gutiérrez 2008). Esta opção metodológica deveu-se ao facto de as redes fictícias, não apresentarem uma distribuição uniforme na área de estudo, pelo facto de terem sido replicadas e “transladadas” para as diferentes estações (ver figuras 19, 20, 21, 22 e 23 – pág.81 a 84). Neste caso, e para evitar o efeito de sobreposição das redes viárias em torno das diferentes estações, sobretudo em áreas cuja densidade no número de estações é mais acentuada, optou-se por esta metodologia, no sentido de evitar os erros na delimitação das diferentes áreas de serviço. Posteriormente, e para efeitos de análise da população coberta, os polígonos das áreas de serviço resultantes foram cruzados com as microsecções que contêm os dados da população residente (ponto 5.3 – pág.77), determinando a população residente coberta através do método de proporção de áreas (O´Neill et al., 1992; Chakraborty & Armstrong, 1997; Moreno & Prieto, 2003 in Cardozo et al. 2010): 87 ∑ Onde: P = população na área de serviço i …n = polígonos total ou parcialmente incluídos na área de serviço pi = população na área da microsecção abi = área do polígono formado pela intersecção entre o polígono da área de serviço e o polígono da área da microsecção azi = área da microsecção Quanto aos números de polícia e às atividades económicas, procedeu-se apenas à intersecção dos respectivos pontos com os polígonos das áreas de serviço resultantes, de forma a determinar o número total de números de polícia e o total de pontos de atividade (que contém a informação relativa ao número de trabalhadores) considerados cobertos espacialmente. Esta metodologia foi aplicada, de igual forma, para os três limites espaciais de cobertura em análise (400m, 600m e 800m). Para as todos os limites espaciais de cobertura, pretendeu-se comparar a população e emprego cobertos, superfície total coberta, quer em ao nível da rede de metro, quer à escala espacial (ao nível da freguesia), comparando as seis redes em análise. Além disso, pretendeu-se também analisar as diferenças entre os métodos de delimitação das áreas de serviço (straight line vs distância de rede), avaliando os mesmos indicadores acima enumerados. Na delimitação das áreas de serviço com o método straight line foram aplicados os mesmos três limites de distância, sendo a delimitação das áreas de serviço realizada através da ferramenta buffer, onde os polígonos resultantes foram posteriormente combinados com os polígonos de thiessen, de forma a gerar áreas de serviço mutuamente exclusivas, tal como aplicado nas redes viárias em análise. Na determinação da cobertura espacial dos parâmetros em análise, foi utilizada a mesma metodologia das restantes redes viárias. 88 5.6 Índices de medição da Permeabilidade e da Conectividade Para efeitos de análise das características das diferentes redes viárias fictícias foram aplicados índices que abordam o fator permeabilidade e conectividade. Para o efeito, foram aplicados o índice de permeabilidade para pedestres e o índice do padrão do sistema viário. Estes dois índices foram aplicados para a rede viária envolvente a uma única estação de metro. O índice de permeabilidade para pedestres permite analisar a maior ou menor facilidade de deslocamento pedonal em função da rede viária. O objetivo passa por avaliar a facilidade com que os destinos podem ser alcançados, ao nível da distância percorrida, comparando as diferentes redes viárias fictícias em análise. Este índice tem em conta características como a dimensão dos quarteirões, o número de cruzamentos e a conectividade das vias (Allan, 2001 in Amancio 2005). Para o efeito foi aplicada a fórmula utilizada para o cálculo do índice de permeabilidade em função da distância 17 (Amancio 2005): Onde: IDPP = índice de permeabilidade para pedestres em função da distância de viagem dd = distância direta (em linha recta) entre a origem e o destino dr = distância real (pelo caminho mais curto) entre a origem e o destino Este índice varia entre 0 e 1, sendo que, quanto mais próximo for o valor do IDPP de 1, teoricamente melhor serão as condições para a mobilidade pedestre, uma vez que os destinos podem ser alcançados percorrendo menores distâncias. Este índice foi aplicado para os limites de distância de análise utilizados na delimitação das áreas de serviço (400, 600 e 800m), sendo estes limites de distância considerados como distância direta. Para cada uma das cinco redes fictícias e para cada limite de distância de análise, foram aplicados oito IDPPs, correspondentes aos oito 17 Para além do Índice de permeabilidade para pedestres em função da distância de viagem, existe o índice de permeabilidade para pedestres em função do tempo de viagem (ITPP), que utiliza os tempos de percurso em vez da distância percorrida (Amancio, 2005). 89 pontos de origem analisados, com diferentes posições (correspondentes aos pontos cardeais e colaterais), em relação ao ponto de destino (estação de metro). As distâncias reais, do caminho mais curto entre os pontos de origem e a estação de metro (destino), foram obtidas através da ferramenta New Route do Network Analyst. Com o intuito de analisar a conectividade entre os diversos desenhos da rede viária, foi verificado o padrão do sistema viário, analisando o número de intersecções em “cruz”, ou seja, os nós que intersectam com quatro ou mais arcos. O objetivo foi o de avaliar as diferentes redes fictícias no que diz respeito à interligação entre as diferentes vias, avaliando as características das diferentes intersecções que compõe a rede viária. Para o efeito, é aplicado o índice do padrão do sistema viário (PSV), cuja fórmula é a seguinte (Amancio 2005): Onde: NITCc = número de intersecções em “cruz” NIT = número de intersecções total Este índice varia entre 0 e 1, sendo que, quanto mais próximo for o valor do PSV de 1, melhor a conectividade teórica da rede viária, uma vez que existe uma maior interligação entre as vias que a compõe, pelo facto de se verificar uma média superior de vias interligadas por intersecção. No entanto, reconhece-se a limitação deste índice, uma vez que não tem em conta a relação entre o número de vias e/ou o número de intersecções. Este índice foi igualmente aplicado para os limites de distância utilizados na delimitação das áreas de serviço (400, 600 e 800m), sendo consideradas as distâncias reais (distâncias de rede) a partir da estação. A contabilização do número de intersecções foi realizada para a rede viária envolvente de uma estação, sendo contabilizadas as intersecções localizadas no interior das áreas de serviço dos diferentes limites de distância de análise, obtidas no ponto 5.5. 96 cuja área interior é bastante diminuta. Esse facto, faz com que as diferenças na dimensão entre as áreas de serviço dos dois métodos de delimitação sejam bastante acentuadas, verificando-se um aumento na magnitude da sobrestimação. Limite de distância de análise Método Área População Emprego Superfície coberta (km2) %19 População residente % Total de números de polícia % Número de trabalhadores % Pontos de atividade % 400 metros Straight line 83,56 13,82 1.798.279 57,12 81.950 49,99 802.741 62,31 37.209 66,33 Distância de rede 46,37 7,67 1.173.589 37,28 53.900 32,88 576.969 44,79 27.503 49,03 ≠ 37,19 (44,51%) 6,15 624.690 (34,74%) 19,84 28.050 (34,23%) 17,11 225.772 (28,13%) 17,53 9.706 (26,09%) 17,3 600 metros Straight line 135,39 22,4 2.496.431 79,3 118.328 72,18 1.040.304 80,76 47.192 84,13 Distância de rede 83,57 13,83 1.983.540 63 93.468 57,02 850.291 66 40.229 71,72 ≠ 51,82 (38,27%) 8,57 512.891 (20,54%) 16,29 24.860 (21,01%) 15,16 190.013 (18,27%) 14,76 6.963 (14,75) 12,41 800 metros Straight line 175,3 29 2.797.387 88,85 134.205 81,87 1.135.609 88,16 50.602 90,21 Distância de rede 113,1 18,71 2.443.476 77,61 116.818 71,26 997.873 77,46 46.174 82,31 ≠ 62,2 (35,48%) 10,29 353.911 (12,65%) 11,24 17.387 (12,96%) 10,61 137.736 (12,13%) 10,69 4.428 (8,75%) 7,89 Tabela 7 - Diferenças entre os métodos de delimitação na cobertura espacial para o conjunto das estações da rede de metro. 19 Do total do município de Madrid 97 Limite de distância de análise Método População residente Emprego (nº de trabalhadores) Média Desvio Padrão Máxima Mínima Média Desvio Padrão Máxima Mínima 400 metros Straight line 9036,58 5279,77 20637 0 4066,39 4045,96 25403 24 Distância de rede 5897,43 4046,86 17672 0 2928,78 3100,17 13649 6 Sobrestimação % 35,71 22,25 100 0 34,78 23,41 97,5 0 600 metros Straight line 12544,88 7352,43 31659 0 5251,30 4703,24 31173 48 Distância de rede 9967,53 6257,58 24566 0 4294,4 4233,99 23405 24 Sobrestimação % 21,16 22,5 100 0 23,56 22,81 97,45 0 800 metros Straight line 14057,22 8631,82 41441 0 5732,64 4801,13 31173 48 Distância de rede 12278,78 7548,84 33306 0 5039,76 4595,95 26889 24 Sobrestimação % 12,87 19,21 100 0 16,13 20,21 97,45 0 Tabela 8 - Estatísticas básicas da cobertura espacial (população e emprego), de acordo com o método de delimitação, para o conjunto das estações da rede de metro. 98 Figura 24 - Percentagem de sobrestimação, da superfície coberta da área de serviço da estação de metro, do método straight line face ao método de distância de rede: limite de distância de análise de 400 metros (A), 600 metros (B) e 800 metros (C). 99 Figura 25 - Percentagem de sobrestimação, da população residente da área de serviço da estação, do método straight line face ao método de distância de rede: limite de distância de análise de 400 metros (A), 600 metros (B) e 800 metros (C). 100 Figura 26 - Percentagem de sobrestimação, do número de trabalhadores da área de serviço da estação, do método straight line face ao método de distância de rede: limite de distância de análise de 400 metros (A), 600 metros (B) e 800 metros (C). 101 6.1.2 Influência do desenho urbano Tendo definidos e distribuídos os diferentes desenhos viários pelas 199 estações de metro (ver ponto 5.4 – pág.80) procede-se à análise da cobertura espacial de acordo com o tipo de rede viária fictícia criada. Como já anteriormente referido, para cada uma das redes em análise, foi aplicada a mesma envolvente para todas as estações, de forma a analisar de forma concreta o papel do desenho urbano, na cobertura espacial. Tal como no ponto anterior, são aplicados três limites de distância de análise (400, 600 e 800 metros) para cada uma das redes, analisando as diferenças de cobertura ao nível da área (superfície coberta), população (população residente e número de policia cobertos) e emprego (número de trabalhadores e pontos de atividade cobertos). Neste ponto pretende-se analisar a cobertura espacial para o conjunto de todas as estações de metro, quer em termos de cobertura absoluta e relativa para todas as redes, quer verificando as estatísticas básicas ao nível da estação para o conjunto da rede, destacando ainda as diferenças espaciais, ao nível da freguesia, entre as diferentes redes em análise. Além disso, é ainda comparada a cobertura espacial das diferentes redes fictícias com a rede atual do município de Madrid. Analisando a tabela 9 (pág.104) é possível verificar que, para o limite de distância de análise de 400 metros, das cinco redes fictícias em análise, apenas a rede irregular de baixa densidade apresenta índices de cobertura inferiores à rede atual do município de Madrid, nomeadamente na superfície coberta (menos 14,75% correspondente a 5,96 km2), na população residente (menos 30,72% correspondente a 275.795 habitantes) e no número de trabalhadores cobertos (23,09% correspondente a 108.231 trabalhadores). As restantes redes viárias apresentam variações positivas em todos os parâmetros em análise. No entanto, a rede orientada à estação destaca-se das demais, com uma variação positiva muito significativa em todos os parâmetros, com especial destaque para a superfície coberta (35,08% correspondentes a 25,06km2) e para a população residente (25,11% correspondente a 393.458 habitantes). A rede ortogonal (150mx100m) também apresenta uma variação positiva significativa, embora num menor grau em comparação com a rede orientada à estação. A rede irregular de alta densidade e a ortogonal (75mx50m) apresentam uma variação positiva bastante similar. No que diz respeito ao limite de distância de 600 metros, verifica-se a mesma tendência do limite de distância de análise anterior. A rede orientada à estação continua a ser aquela com uma melhor cobertura espacial, em todos os parâmetros entre as redes 102 analisadas, embora se verifique uma diminuição relativamente significativa nas diferenças percentuais face à rede atual do município, no que é respeitante às percentagens observadas no limite de distância de 400 metros. A rede irregular de alta densidade e ambas as redes ortogonais apresentam uma variação positiva face à rede atual do município bastante similar com a verificada no limite de distância de análise de 400 metros, apresentando níveis de cobertura relativamente similares em todos os parâmetros em análise. Por sua vez, a rede irregular de baixa densidade mantém uma variação negativa (embora numa magnitude inferior à verificada no primeiro limite de análise) em todos os parâmetros, excepto na área de cobertura, onde são praticamente similares (variação positiva de 0,7% correspondendo a 0,14km2). Analisando os resultados do limite de distância de análise de 800 metros constata-se que a rede orientada à estação continua a ser aquela que apresenta melhor cobertura espacial em todos os parâmetros em análise, mantendo uma variação positiva face à rede atual do município. Aqui é de destacar o facto de haver uma maior variação na cobertura da superfície (32,52%) face ao verificado no limite de análise anterior (26,53%), sendo que os restantes parâmetros mantém uma variação similar. Mais uma vez a redes irregular de alta densidade e as duas redes ortogonais apresentam níveis de cobertura similares, seja em termos absolutos seja em termos de variação percentual com a rede atual do município. Por fim, a rede irregular de baixa densidade apresenta uma variação positiva na superfície coberta de 14,03% (18,45km2), no número de trabalhadores (2,70% correspondente a 27.719 trabalhadores) e nos pontos de atividade cobertos (0,64% correspondente a 296 pontos de atividade). Para uma perceção mais detalhada e intuitiva das diferenças entre as diferentes redes fictícias e a rede atual do município de Madrid, as figuras 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34 e 35 (pág.107 a 115), representam as diferenças espaciais ao nível da freguesia. Aqui é possível verificar, as discrepâncias entre a rede irregular de baixa densidade e as restantes redes, sendo a única rede que possui freguesias com variação negativa, face à rede atual do município, em todos os parâmetros e para todos os limites de distância de análise. Por outro lado, destaca-se a rede orientada à estação como a rede com uma maior variação positiva face à rede atual do município. No entanto, é ainda possível destacar que, para todos os parâmetros e para todos os limites de distância de análise, as freguesias mais periféricas são aquelas que, regra geral, possuem maiores percentagens de variação face à rede atual do município, demonstrando mais uma vez, a importância das características do desenho urbano. De facto, sendo a rede viária atual nas freguesias 103 periféricas fortemente marcadas pelo traçado irregular de baixa densidade, faz com que as diferenças entre as redes viárias fictícias sejam maiores, uma vez que geram áreas de cobertura de menor dimensão, aumentando as diferenças para as redes viárias fictícias em análise. Nos anexos 5,6,7,8 e 9 é possível encontrar informação mais detalhada relativa à cobertura espacial das diferentes redes viárias fictícias, por freguesia, para os diferentes parâmetros em análise, sendo os anexos 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17 e 18 a representação cartográfica dessa mesma informação. Analisando a tabela 10 (pág.106), relativa aos valores estatísticos ao nível da estação para o conjunto das estações da rede de metro, constata-se que as médias e as máximas da população residente e do emprego, por estação, vão, naturalmente, aumentando à medida que o limite de distância de análise também aumenta. Relativamente às mínimas correspondentes à população residente, o valor 0 deve-se ao facto de se verificarem nove estações cujas áreas de serviço não coincidem com o uso do solo residencial. Nesse aspeto, verifica-se uma enorme discrepância entre os valores extremos (mínimas e máximas), traduzindo-se em valores de desvio padrão elevados, quer apara a população residente quer para o emprego, que vão aumentando com o incremento do limite de distância de análise. De uma forma geral verifica-se que as redes irregular de alta densidade, ortogonal (75mx50m), ortogonal (150mx100m) e, particularmente a rede orientada à estação, são aquelas que apresentam maiores níveis de cobertura espacial para todos os parâmetros em análise, independentemente do limite de distância utilizado. Por outro lado, a rede irregular de baixa densidade é aquela que apresenta os níveis consideravelmente mais baixos. Por outro lado, não foi possível verificar o papel negativo da dimensão dos quarteirões na acessibilidade ao transporte público, uma vez que nos resultados obtidos a rede ortogonal (75mx50m) obteve valores inferiores em todos os parâmetros e em todos os limites de distância de análise, em comparação com a rede ortogonal (150mx100m), embora as diferenças não sejam particularmente significativas. Nesse sentido, os resultados obtidos não são coincidentes com o defendido pela maioria dos autores que defendem que os desenhos urbanos com quarteirões de menor dimensão são aqueles que permitem um melhor acesso ao transporte público (ver ponto 2.4.1.3 – pág.22). 104 Limite de distância de análise Rede viária Área População Emprego Superfície coberta (km2) População residente Total de números de polícia Número de trabalhadores Pontos de atividade 400 metros Irregular de alta densidade 58,35 1.307.042 58.395 620.413 28.933 ≠ (Rede viária atual) 11,98 133453 4495 43444 1430 20,53% 10,21% 7,70% 7,00% 4,94% Irregular de baixa densidade 40,41 897.794 40.061 468.738 21.426 ≠ (Rede viária atual -5,96 -275795 -13839 -108231 -6077 -14,75% -30,72% -34,54% -23,09% -28,36% Ortogonal (75x50m) 58,49 1.302.937 58.446 615.474 28.817 ≠ (Rede viária atual 12,12 129.348 4.546 38.505 1.314 20,72% 9,93% 7,78% 6,26% 4,56% Ortogonal (150x100m) 62,76 1.388.384 62.566 649.963 30.376 ≠ (Rede viária atual 16,39 214.795 8.666 72.994 2.873 26,12% 15,47% 13,85% 11,23% 9,46% Orientada à estação 71,43 1.567.047 70.833 726.866 33.653 ≠ (Rede viária atual 25,06 393.458 16.933 149.897 6.150 35,08% 25,11% 23,91% 20,62% 18,27% 600 metros Irregular de alta densidade 105,83 2.153.733 100.289 930.680 42.729 ≠ (Rede viária atual 22,26 170.193 6.821 80.389 2.500 21,03% 7,90% 6,80% 8,64% 5,85% Irregular de baixa densidade 83,71 1.731.052 80.219 789.911 36.118 ≠ (Rede viária atual 0,14 -252.488 -13.249 -60.380 -4.111 0,17% -14,59% -16,52% -7,64% -11,38% Ortogonal (75x50m) 105,46 2.141.160 99.254 910.559 42.181 ≠ (Rede viária atual 21,89 157.620 5.786 60.268 1.952 20,76% 7,36% 5,83% 6,62% 4,63% Ortogonal (150x100m) 107,92 2.174.369 100.857 921.141 42.553 ≠ (Rede viária atual 24,35 190.829 7.389 70.850 2.324 22,56% 8,78% 7,33% 7,69% 5,46% Orientada à estação 113,74 2.253.308 105.396 953.958 43.849 ≠ (Rede viária atual 30,17 269.768 11.928 103.667 3.620 26,53% 11,97% 11,32% 10,87% 8,26% 800 metros Irregular de alta densidade 145,93 2.594.251 123.675 1.070.016 48.236 ≠ (Rede viária atual 32,83 150.775 6.857 72.143 2.062 22,50% 5,81% 5,54% 6,74% 4,27% Irregular de baixa 131,55 2.433.547 115.495 1.025.592 46.470 105 densidade ≠ (Rede viária atual 18,45 -9.929 -1.323 27.719 296 14,03% -0,41% -1,15% 2,70% 0,64% Ortogonal (75x50m) 143,47 2.556.188 121.765 1.059.852 47.811 ≠ (Rede viária atual 30,37 112.712 4.947 61.979 1.637 21,17% 4,41% 4,06% 5,85% 3,42% Ortogonal (150x100m) 147,78 2.574.992 122.868 1.062.941 47.979 ≠ (Rede viária atual 34,68 131.516 6.050 65.068 1.805 23,47% 5,11% 4,92% 6,12% 3,76% Orientada à estação 167,61 2.763.568 132.305 1.123.513 50.143 ≠ (Rede viária atual 54,51 320.092 15.487 125.640 3.969 32,52% 11,58% 11,71% 11,18% 7,92% Tabela 9 - Diferenças entre os desenhos da rede viária na cobertura espacial para o conjunto das estações da rede de metro. 112 Figura 32 - Diferenças percentuais na população residente coberta, por freguesia do município de Madrid, em relação à rede atual do município, para o limite de distância de análise de 800 metros. Rede Irregular de Alta Densidade (A), Irregular de Baixa Densidade (B), Ortogonal (75mx50m) (C), Ortogonal (150mx100m) (D) e Orientada à Estação (E). 113 Figura 33 - Diferenças percentuais no número de trabalhadores cobertos, por freguesia do município de Madrid, em relação à rede atual do município, para o limite de distância de análise de 400 metros. Rede Irregular de Alta Densidade (A), Irregular de Baixa Densidade (B), Ortogonal (75mx50m) (C), Ortogonal (150mx100m) (D) e Orientada à Estação (E). 114 Figura 34 - Diferenças percentuais no número de trabalhadores cobertos, por freguesia do município de Madrid, em relação à rede atual do município, para o limite de distância de análise de 600 metros. Rede Irregular de Alta Densidade (A), Irregular de Baixa Densidade (B), Ortogonal (75mx50m) (C), Ortogonal (150mx100m) (D) e Orientada à Estação (E). 115 Figura 35 - Diferenças percentuais no número de trabalhadores cobertos, por freguesia do município de Madrid, em relação à rede atual do município, para o limite de distância de análise de 800 metros. Rede Irregular de Alta Densidade (A), Irregular de Baixa Densidade (B), Ortogonal (75mx50m) (C), Ortogonal (150mx100m) (D) e Orientada à Estação (E). 116 6.2 Índice de permeabilidade para pedestres Neste presente capítulo procura-se analisar o potencial de cada um dos desenhos viários ao nível da permeabilidade, procurando uma possível relação com os resultados obtidos no ponto anterior. A aplicação do índice de permeabilidade de pedestres permite descortinar a “facilidade” da mobilidade pedestre na rede viária, de acordo com o tipo de desenho. Tal como referido anteriormente, serão analisados oito diferentes pontos de origem em relação á estação, para cada uma das redes em análise. Tendo em conta os resultados obtidos no ponto anterior, sobretudo no que diz respeito à superfície total coberta, parte-se do pressuposto que a rede orientada à estação é aquela que apresenta um índice de permeabilidade para pedestres mais elevado, e pelo contrário, a rede irregular de baixa densidade o mais baixo. Neste índice, e para efeitos de comparação entre resultados, serão utilizadas as mesmas distâncias de análise do ponto anterior. Assim, analisando a tabela 11 (pág.118), correspondente ao IDPP para a distância direta de 400 metros, é possível observar que as duas redes ortogonais são aquelas que apresentam um IDPP médio superior (0,85), com uma distância real média de 485,27 metros. A rede orientada à estação, que no ponto anterior tinha obtido os melhores resultados em todos os parâmetros em análise, para todos os limites de distância de análise, obteve um IDPP médio 0,82, com uma distância real média ligeiramente superior à obtida nas duas redes ortogonais (494,87 metros). A rede irregular de alta densidade, que no ponto anterior, para a mesma distância de análise, tinha obtido resultados muito semelhantes com a rede ortogonal (75mx50m), obteve um IDPP médio de 0,8, com uma distância real média ligeiramente acima dos 500 metros (507,13 metros). Sem surpresa, a rede irregular de baixa densidade foi aquela que obteve o pior IDPP médio (0,69), com uma distância real média de 612,16 metros, ou seja, com mais de 100 metros de diferença em comparação com as restantes redes em análise. No que diz respeito à distância direta de 600 metros, analisando a tabela 12 (pág.119) observa-se que a rede orientada à estação é aquela que obtém um melhor IDPP médio (0,87), com uma diferença positiva de 0,5 em relação à distância direta de 400 metros, com uma distância real média de 695,02 metros. De seguida, e com uma diferença de apenas 0,1, seguem-se as duas redes ortogonais com um IDPP de 0,86, embora se registe uma pequena diferença na distância real média, com a rede ortogonal 117 (75mx50m) a apresentar uma distância ligeiramente superior (719,84 metros) em relação à rede ortogonal (150mx100m) (713,59 metros). Tal como na distância direta anterior, a rede irregular de alta densidade é segunda rede com pior IDPP médio (0,79), com uma distância real média de 761,95 metros. Apesar de manter um IDPP médio muito semelhante ao obtido na distância direta de 400 metros (menos 0,1), a diferença para as redes ortogonais e para a rede orientada à estação aumentou. A rede irregular de baixa densidade é, mais uma vez, a que obtém um IDPP menor (0,72), embora tenha um valor ligeiramente superior em relação ao obtido na distância direta anterior (diferença positiva de 0,3). Além disso, as diferenças para as restantes redes também diminuíram. Por fim, analisando a tabela 13 (pág.120) correspondente ao IDPP para a distância direta de 800 metros, verifica-se a mesma tendência obtida na distância direta de 600 metros. A rede orientada à estação é aquela que obtém um IDPP mais elevado (0,88) com uma distância real média de 909,48 metros. As redes ortogonais seguem-se com um IDPP de 0,85, verificando-se uma ligeira diferença entre a distância real média, onde, em contraste com a distância direta anterior, a rede ortogonal (75mx50m) apresenta uma distância ligeiramente inferior (964,15 metros) em relação à rede ortogonal (150mx100m) (967,03 metros). A rede irregular de alta densidade apresenta um IDPP médio de 0,81, com uma distância real média de 987,46. Por fim, na rede irregular de baixa densidade observa-se um IDPP médio de 0,68, o que constitui uma diminuição de 0,4 em relação ao valor observado na distância direta de 600 metros. No entanto, o fator que mais de destaca é a distância real média de 1309,45, uma diferença de mais de 500 metros em relação à distância direta. Os resultados observados estão em consonância com os obtidos no ponto anterior. A rede orientada à estação é aquela que obtém os melhores resultados, sendo na irregular de baixa densidade onde se verificam os piores. Relativamente à rede irregular de alta densidade, que no ponto anterior tinha apresentado resultados em alguns parâmetros superiores ao da rede ortogonal (75mx50m), foi aquela que obteve consistentemente, os segundos menores IDPPs. Mais uma vez não foi possível verificar o papel da dimensão dos quarteirões, uma vez que para todas as distâncias, o IDPP de ambas as redes ortogonais foi exatamente igual, e no que diz respeito às distâncias médias, também não foi possível descortinar nenhuma vantagem de uma rede ortogonal face à outra. Nas figuras 36, 37, 38, 39 e 40 (pág.121 a 123) é possível obter uma perspectiva mais concreta das rotas reais resultantes, bem como dos pontos de origem definidos. No 118 entanto, é preciso fazer referência, ao facto de que, alguns dos valores da distância real obtidos, correspondem aos limites de distância na rede viária, e não à distância total até ao ponto. Isto deve-se ao facto de os pontos terem sido definidos de forma perfeitamente aleatória, pelo que alguns pontos não coincidem diretamente com a rede viária. Neste caso, a distância real corresponde à distância a partir do ponto da rede viária mais próximo do ponto de origem. Rede Ponto de origem Distância direta (metros) Distância real (metros) IDPP Distância real média (metros) IDPP médio Irregular de alta densidade 1 (Norte) 400 457,75 0,87 507,13 0,80 2 (Sudeste) 400 536,98 0,74 3 (Sudoeste) 400 430,97 0,93 4 (Sul) 400 556,5 0,72 5 (Este) 400 488,98 0,82 6 (Oeste) 400 434,91 0,92 7 (Noroeste) 400 582,8 0,69 8 (Nordeste) 400 568,13 0,70 Irregular de baixa densidade 1 (Norte) 400 496,7 0,81 612,16 0,69 2 (Sudeste) 400 571,52 0,70 3 (Sudoeste) 400 840,57 0,48 4 (Sul) 400 435,49 0,92 5 (Este) 400 588,76 0,68 6 (Oeste) 400 616,71 0,65 7 (Noroeste) 400 470,17 0,85 8 (Nordeste) 400 877,35 0,46 Ortogonal (75mx50m) 1 (Norte) 400 400 1,00 485,27 0,85 2 (Sudeste) 400 572,57 0,70 3 (Sudoeste) 400 581,74 0,69 4 (Sul) 400 400 1,00 5 (Este) 400 400 1,00 6 (Oeste) 400 400 1,00 7 (Noroeste) 400 581,99 0,69 8 (Nordeste) 400 545,87 0,73 Ortogonal (150mx100m) 1 (Norte) 400 400 1,00 485,27 0,85 2 (Sudeste) 400 572,57 0,70 3 (Sudoeste) 400 581,74 0,69 4 (Sul) 400 400 1,00 5 (Este) 400 400 1,00 6 (Oeste) 400 400 1,00 7 (Noroeste) 400 581,99 0,69 8 (Nordeste) 400 545,87 0,73 Orientada à estação 1 (Norte) 400 485,25 0,82 494,87 0,82 2 (Sudeste) 400 474,22 0,84 3 (Sudoeste) 400 613,41 0,65 4 (Sul) 400 472,99 0,85 5 (Este) 400 463,06 0,86 6 (Oeste) 400 604,02 0,66 7 (Noroeste) 400 433,37 0,92 119 8 (Nordeste) 400 412,6 0,97 Tabela 11 - Índice de permeabilidade para pedestres dos diferentes desenhos da rede viária (distância direta de 400 metros). Rede Ponto de origem Distância direta (metros) Distância real (metros) IDPP Distância real média (metros) IDPP médio Irregular de alta densidade 1 (Norte) 600 820,77 0,73 761,95 0,79 2 (Sudeste) 600 746,75 0,80 3 (Sudoeste) 600 693,64 0,87 4 (Sul) 600 822,72 0,73 5 (Este) 600 756,95 0,79 6 (Oeste) 600 694,65 0,86 7 (Noroeste) 600 738,58 0,81 8 (Nordeste) 600 821,56 0,73 Irregular de baixa densidade 1 (Norte) 600 747,71 0,80 874,37 0,72 2 (Sudeste) 600 802,26 0,75 3 (Sudoeste) 600 905,92 0,66 4 (Sul) 600 641,58 0,94 5 (Este) 600 1419,73 0,42 6 (Oeste) 600 799,58 0,75 7 (Noroeste) 600 821,75 0,73 8 (Nordeste) 600 856,44 0,70 Ortogonal (75mx50m) 1 (Norte) 600 600 1,00 719,84 0,86 2 (Sudeste) 600 850,59 0,71 3 (Sudoeste) 600 848,15 0,71 4 (Sul) 600 600 1,00 5 (Este) 600 600 1,00 6 (Oeste) 600 600 1,00 7 (Noroeste) 600 824,45 0,73 8 (Nordeste) 600 835,54 0,72 Ortogonal (150mx100m) 1 (Norte) 600 600 1,00 713,59 0,86 2 (Sudeste) 600 800,59 0,75 3 (Sudoeste) 600 798,15 0,75 4 (Sul) 600 600 1,00 5 (Este) 600 600 1,00 6 (Oeste) 600 600 1,00 7 (Noroeste) 600 824,45 0,73 8 (Nordeste) 600 885,54 0,68 Orientada à estação 1 (Norte) 600 854,53 0,70 695,02 0,87 2 (Sudeste) 600 600 1,00 3 (Sudoeste) 600 745,45 0,80 4 (Sul) 600 700,41 0,86 5 (Este) 600 663,02 0,90 6 (Oeste) 600 732,84 0,82 7 (Noroeste) 600 663,4 0,90 8 (Nordeste) 600 600,5 1,00 120 Tabela 12 - Índice de permeabilidade para pedestres dos diferentes desenhos da rede viária (distância direta de 600 metros). Rede Pontos de origem Distância direta (metros) Distância real (metros) IDPP Distância real média (metros) IDDP médio Irregular de alta densidade 1 (Norte) 800 1027,15 0,78 987,46 0,81 2 (Sudeste) 800 957,56 0,84 3 (Sudoeste) 800 881,20 0,91 4 (Sul) 800 1086,97 0,74 5 (Este) 800 972,93 0,82 6 (Oeste) 800 983,12 0,81 7 (Noroeste) 800 978,1 0,82 8 (Nordeste) 800 1012,61 0,79 Irregular de baixa densidade 1 (Norte) 800 908,23 0,88 1309,45 0,68 2 (Sudeste) 800 2452,84 0,33 3 (Sudoeste) 800 1064,5 0,75 4 (Sul) 800 828,64 0,97 5 (Este) 800 1351,06 0,59 6 (Oeste) 800 1593,05 0,50 7 (Noroeste) 800 1203,71 0,66 8 (Nordeste) 800 1073,59 0,75 Ortogonal (75mx50m) 1 (Norte) 800 800 1,00 964,15 0,85 2 (Sudeste) 800 1133,19 0,71 3 (Sudoeste) 800 1134,77 0,70 4 (Sul) 800 800 1,00 5 (Este) 800 800 1,00 6 (Oeste) 800 800 1,00 7 (Noroeste) 800 1138,59 0,70 8 (Nordeste) 800 1106,61 0,72 Ortogonal (150mx100m) 1 (Norte) 800 800 1,00 967,03 0,85 2 (Sudeste) 800 1119,71 0,71 3 (Sudoeste) 800 1118,1 0,72 4 (Sul) 800 800 1,00 5 (Este) 800 800 1,00 6 (Oeste) 800 800 1,00 7 (Noroeste) 800 1141,82 0,70 8 (Nordeste) 800 1156,61 0,69 Orientada à estação 1 (Norte) 800 916,97 0,87 909,48 0,88 2 (Sudeste) 800 860,15 0,93 3 (Sudoeste) 800 990,8 0,81 4 (Sul) 800 899,1 0,89 5 (Este) 800 863,38 0,93 6 (Oeste) 800 918,83 0,87 7 (Noroeste) 800 924,83 0,87 8 (Nordeste) 800 901,8 0,89 Tabela 13 - Índice de permeabilidade para pedestres dos diferentes desenhos da rede viária (distância direta de 800 metros). 121 Figura 36 - Rotas da distância real para a rede irregular de alta densidade. 128 cobertos até ao limite de 1200 metros. A aplicação dos rácios de acesso resultou num total de 1.972.750 residentes. No que diz respeito aos grupos etários (anexo 22), verifica-se um equilíbrio no índice de qualidade de acesso, com uma variação quase inexistente. Os adultos (25-64 anos) e os idosos (65 ou mais anos) obtiveram um valor de 0,69, sendo que as crianças (0-14 anos) e os jovens (15-24 anos) obtiveram um valor de 0,68 A rede orientada à estação (tabela 21 – pág.131) apresenta um índice de qualidade de acesso de 0,75, sendo contabilizados 2.981.058 residentes espacialmente cobertos até ao limite de 1200 metros. A aplicação dos rácios de acesso resultou num total de 2.231.200 residentes. Relativamente aos grupos etários (anexo 23) verifica-se que o grupo etário com um valor mais elevado é o dos idosos (64 ou mais anos) com 0,76, seguindo-se os adultos (25-64 anos) com 0,75 e os jovens (15-24 anos) com 0,74. O grupo etário com pior índice de qualidade de acesso é o das crianças (0-14 anos) com um valor de 0,73. A rede atual do município de Madrid (tabela 22 – pág.131) regista um índice de qualidade de acesso de 0,68, sendo contabilizados 2.851.160 residentes com cobertura espacial até a um limite de 1200 metros. Aplicando os rácios de acesso obtém-se um total de 1.931.150 residentes. No que diz respeito aos grupos etários (anexo 24), verifica-se um equilíbrio no índice de qualidade de acesso, com uma variação quase inexistente. Os adultos (25-64 anos) e os idosos (65 ou mais anos) obtiveram um valor de 0,68, sendo que as crianças (0-14 anos) e os jovens (15-24 anos) obtiveram um valor de 0,67. De uma forma geral, pode-se concluir que a rede orientada à estação é aquela que, de forma clara, obtém um índice de qualidade mais elevado (0,75), cerca de 0,07 melhor que a rede atual do município de Madrid. Por outro lado, a rede irregular de baixa densidade é aquela que apresenta um índice mais baixo (0,63), com uma diferença negativa de 0,05 em relação à rede atual do município. Comparando as duas redes ortogonais, verifica-se que a ortogonal (75mx50m) obtém um valor superior em relação à rede ortogonal (150mx100m) (0,71 e 0,69, respectivamente), contrariando os resultados obtidos nos pontos anteriores. Os valores obtidos para quase todas as redes indicam uma certa tendência para a população se localizar maioritariamente nas faixas intermédias das áreas de serviço. Esse facto pode ser comprovado no facto de a população residentes nas faixas dos 400 e 500 metros de todas as estações, ser consideravelmente superior ao verificado nas faixas adjacentes à estação ou nas mais 129 afastadas. A exceção é a rede irregular de baixa densidade onde se verifica uma maior concentração de residentes nas faixas de 700 e 800 metros. Relativamente aos grupos etários, os idosos (64 ou mais anos) e os adultos (25-64 anos) são aqueles que apresentam valores mais elevados em comparação com as crianças (0-14 anos) e os jovens (15-24 anos). De uma forma geral, os idosos são o grupo que apresenta um índice de qualidade mais elevado, e as crianças o mais baixo. Estes valores refletem o facto de os idosos residirem mais próximo das estações, em comparação com os restantes grupos etários. Distância à estação (metros) Ri Rmax/Ri Pi (Rmax/Ri)Pi 100 0,5 1 68.993 68.993 200 0,46 0,93 226.131 210.302 300 0,43 0,86 380.602 327.318 400 0,39 0,79 485.655 383.667 500 0,36 0,72 523.708 377.070 600 0,32 0,65 379.813 246.878 700 0,29 0,59 271.258 160.042 800 0,26 0,52 181.661 94.464 900 0,22 0,45 158.925 71.516 1000 0,19 0,38 103.489 39.326 1100 0,15 0,31 73.106 22.663 1200 0,12 0,24 53.352 12.804 Σ(Rmax/Ri)P 2.015.043 ΣPi 2.906.693 AQ 0,69 Tabela 17 - Índice de qualidade de acesso, da população residente, para a rede irregular de alta densidade. Distância à estação (metros) Ri Rmax/Ri Pi (Rmax/Ri)Pi 100 0,5 1 54.136 54.136 200 0,46 0,93 103.546 96.298 300 0,43 0,86 185.132 159.214 400 0,39 0,79 328.775 259.732 500 0,36 0,72 355.151 255.709 600 0,32 0,65 295.365 191.987 700 0,29 0,59 485.549 286.474 800 0,26 0,52 392.598 204.151 900 0,22 0,45 242.298 109.034 1000 0,19 0,38 129.904 49.364 1100 0,15 0,31 83.839 25.990 1200 0,12 0,24 67.293 16.150 Σ(Rmax/Ri)P 1.708.239 ΣPi 2.723.586 130 AQ 0,63 Tabela 18 - Índice de qualidade de acesso, da população residente, para a rede irregular de baixa densidade. Distância à estação (metros) Ri Rmax/Ri Pi (Rmax/Ri)Pi 100 0,5 1 97.756 97.756 200 0,46 0,93 288.365 268.179 300 0,43 0,86 434.816 373.942 400 0,39 0,79 515.369 407.142 500 0,36 0,72 467.939 336.916 600 0,32 0,65 353.335 229.668 700 0,29 0,59 242.693 143.189 800 0,26 0,52 165.541 86.081 900 0,22 0,45 132.372 59.567 1000 0,19 0,38 104.513 39.715 1100 0,15 0,31 66.052 20.476 1200 0,12 0,24 44.681 10.723 Σ(Rmax/Ri)P 2.073.354 ΣPi 2.913.432 AQ 0,71 Tabela 19 - Índice de qualidade de acesso, da população residente, para a rede ortogonal (75mx50m). Distância à estação (metros) Ri Rmax/Ri Pi (Rmax/Ri)Pi 100 0,5 1 65.566 65.566 200 0,46 0,93 180.477 167.844 300 0,43 0,86 370.294 318.453 400 0,39 0,79 521.699 412.142 500 0,36 0,72 467.318 336.469 600 0,32 0,65 400.320 260.208 700 0,29 0,59 288.107 169.983 800 0,26 0,52 187.183 97.335 900 0,22 0,45 143.711 64.670 1000 0,19 0,38 115.374 43.842 1100 0,15 0,31 77.587 24.052 1200 0,12 0,24 50.773 12.186 Σ(Rmax/Ri)P 1.972.750 ΣPi 2.868.409 AQ 0,69 Tabela 20 - Índice de qualidade de acesso, da população residente, para a rede ortogonal (150mx100m). 131 Distância à estação (metros) Ri Rmax/Ri Pi (Rmax/Ri)Pi 100 0,5 1 113.403 113.403 200 0,46 0,93 383.477 356.634 300 0,43 0,86 587.567 505.308 400 0,39 0,79 604.973 477.929 500 0,36 0,72 448.411 322.856 600 0,32 0,65 286.853 186.454 700 0,29 0,59 192.332 113.476 800 0,26 0,52 138.523 72.032 900 0,22 0,45 85.262 38.368 1000 0,19 0,38 56.130 21.329 1100 0,15 0,31 46.014 14.264 1200 0,12 0,24 38.113 9.147 Σ(Rmax/Ri)P 2.231.200 ΣPi 2.981.058 AQ 0,75 Tabela 21 - Índice de qualidade de acesso, da população residente, para a rede orientada à estação. Distância à estação (metros) Ri Rmax/Ri Pi (Rmax/Ri)Pi 100 0,5 1 60.904 60.904 200 0,46 0,93 215.907 200.794 300 0,43 0,86 371.877 319.814 400 0,39 0,79 454.216 358.831 500 0,36 0,72 433.717 312.276 600 0,32 0,65 366.805 238.423 700 0,29 0,59 289.556 170.838 800 0,26 0,52 196.696 102.282 900 0,22 0,45 154.788 69.655 1000 0,19 0,38 122.268 46.462 1100 0,15 0,31 94.403 29.265 1200 0,12 0,24 90.023 21.606 Σ(Rmax/Ri)P 1.931.150 ΣPi 2.851.160 AQ 0,68 Tabela 22 - Índice de qualidade de acesso, da população residente, para a rede atual do município de Madrid. 6.5 Índice sintético de acessibilidade Neste capítulo procura-se comparar o índice sintético de acessibilidade para cada uma das redes em análise. Este índice reflete os resultados obtido no índice de qualidade de acesso, uma vez que o valor obtido no índice de qualidade de acesso é parte integrante do índice sintético de acessibilidade. De uma forma geral, o valor do índice 132 de qualidade de acesso é um complemento do índice sintético de acessibilidade. Este, por sua vez, é “o que melhor expressa a procura potencial, pois tem em conta o efeito de distance decay” (García-Palomares 2013). Uma análise aos resultados obtidos (anexos 25, 26, 27, 28, 29 e 30) é possível verificar que o índice sintético de acessibilidade resulta num valor superior para a rede orientada à estação (2.235.794 habitantes), realçando mais uma vez no papel positivo deste tipo de modelo urbano na acessibilidade às diferentes estações da rede de metro de Madrid. O segundo valor mais elevado verifica-se na rede ortogonal (75mx50m), com um índice sintético de acessibilidade a resultar em 2.068.537 habitantes. Com valores relativamente próximos a este, seguem-se a rede irregular de baixa densidade (2.005.618 habitantes) e a rede ortogonal (150mx100m) com um valor de 1.979.202 habitantes. Sem surpresa, a rede irregular de baixa densidade é aquela que obtém um pior índice sintético de acessibilidade (1.715.859 habitantes), uma diferença de mais de 500.000 habitantes em relação à rede com o valor mais elevado (a rede orientada à estação). A rede atual do município de Madrid obteve um valor de 1.938.789 habitantes, um valor abaixo de quase todas as redes em análise, excepto a rede irregular de baixa densidade. 6.6 Estimação da procura potencial Neste capítulo procura-se analisar a procura potencial de todas as redes em análise, tendo como base os resultados dos indicadores sintéticos de acessibilidade da população residente e do emprego (número de trabalhadores). De uma forma geral, o indicador desenvolvido neste capítulo pode ser definido como um “indicador sintético de procura total”, uma vez que reflete os valores obtidos no ponto anterior. Analisando a tabela 23 (pág.133), verifica-se que a rede orientada à estação é aquela que obtém uma procura potencial total superior (3.163.055 utilizadores), refletindo os resultados obtidos nos indicadores sintéticos de acessibilidade da população residente e do número de trabalhadores, sendo também nesta rede onde se verificam os maiores valores dos dois indicadores individualizados (2.235.794 e 927.261 utilizadores, respectivamente). As redes ortogonal (75mx50m), irregular de alta densidade e ortogonal (150mx100m) apresentam resultados muito similares, seja nos valores da procura potencial total (2.940.848, 2.851.669 e 2.815.915 utilizadores, respectivamente) seja nos valores dos indicadores sintéticos de acessibilidade dos dois 133 parâmetros. Por fim, a rede irregular de baixa densidade é aquela que apresenta os valores mais reduzidos, quer para a procura potencial total (2.447.915 utilizadores), quer para ambos os indicadores sintéticos de acessibilidade. A rede atual do município de Madrid obteve um valor de 2.743.526 possíveis utilizadores, um valor abaixo de quase todas as redes em análise, excepto a rede irregular de baixa densidade. Os resultados dos indicadores de qualidade de acesso e sintético de acessibilidade, das diferentes redes, para o emprego (número de trabalhadores) podem ser analisados individualmente nos anexos 31, 32, 33, 34, 35, 36 e 37. Rede viária Irregular de alta densidade Irregular de baixa densidade Ortogonal (75mx50m) Ortogonal (150mxm100m) Orientada à estação Atual SAP 2.005.618 1.715.859 2.068.537 1.979.202 2.235.794 1.938.789 SAE 846.051 732.056 872.311 836.713 927.261 804.737 PPt 2.851.669 2.447.915 2.940.848 2.815.915 3.163.055 2.743.526 Tabela 23 - Estimação da procura potencial total para as diferentes redes viárias em análise. 134 7. Proposta de aplicação da presente metodologia para o metro do Porto Um dos objetivos deste estágio passava também por aplicar as competências adquiridas neste período, numa análise à cobertura espacial da rede de metro do Porto (Metro do Porto). O objetivo principal passava por comparar, ainda que a escalas completamente distintas, a cobertura espacial da rede de metro do Porto, que abrange sete dos concelhos da área metropolitana do Porto, com a rede de metro do concelho de Madrid. Atualmente, a rede de metro do Porto é composta por seis linhas distintas, com cerca de 67km de extensão no total, distribuídas ao longo de 81 estações. A escolha do metro do Porto deve-se ao facto de ser um dos principais meios de mobilidade para muitos habitantes da região metropolitana do Porto, que acedem diariamente à rede de metro. Essa importância reflete-se nos cerca de 56 milhões de acessos registados no ano de 2013 (Metro do Porto, 2014). Sabendo que o modo pedonal é um dos principais modos de acesso ao transporte coletivo, sobretudo nas áreas urbanas, seria interessante analisar as áreas de influência das diferentes estações que compõe a rede de metro. Neste sentido, a análise do desenho viário em torno das diferentes estações permitiria identificar pontos críticos de acessibilidade pedonal à rede de metro, identificando assimetrias locais e regionais na cobertura espacial. No entanto, esta aplicação não foi possível, uma vez que não se obteve todos os dados necessários para a realização das diferentes tarefas. Além disso, em termos de calendarização, seria necessário um período de tempo razoável para a obtenção de dados e a aplicação das diferentes metodologias para a obtenção de resultados. No entanto, e para uma possível aplicação futura, segue uma explicação sucinta sobre quais os dados necessários, e qual a metodologia a aplicar tendo como base principal o software ArcGIS Desktop 10.2, utilizado para a análise da rede de metro do município de Madrid. Numa primeira fase do trabalho, seria necessário conhecer a localização da população e do emprego (procura potencial) nos diferentes concelhos abrangidos pela rede de metro. Para o efeito, seria necessário obter um conjunto de dados referentes à população por secção (proveniente do INE – Instituto Nacional da Estatística), a localização dos números de polícia (cedidos pela Câmara Municipal do Porto) e dos principais pontos de atividade económica, cedidos pelo Departamento de Geografia da Faculdade de Letras da Universidade do Porto (incluindo a informação referente ao número de trabalhadores por ponto de atividade). Para uma distribuição mais fina da 135 população, seria também necessário obter informação relativa aos usos do solo (do projeto Corine Land Cover). Para efeitos de análise da cobertura espacial, seria necessário obter os pontos respeitantes às diferentes estações da rede de metro, bem como a rede viária (o mais completa possível) dos diferentes concelhos abrangidos pela rede de metro do Porto. Obtendo os dados necessários para a realização do projeto, proceder-se-ia à análise da cobertura espacial da rede de metro do Porto, seguindo a mesma metodologia aplicada para o município de Madrid. Uma vez que não é possível conhecer, com exatidão, a população residente por número de polícia, seria necessário, tal como para o município de Madrid, determina-la com a maior desagregação espacial possível. Para o efeito seria cruzada a shapefile referente aos usos do solo com a informação referente à população residente por secção, no sentido de se obter a população por uso do solo. De seguida, e com o objetivo de distribuir a população pelo uso residencial (distinguindo os diferentes usos residenciais: residencial multifamiliar ou residencial unifamiliar), tendo também em conta a área de cada uso do solo na secção, seriam aplicados os dois pesos referentes do uso do solo e à área. Neste caso seria necessário conhecer as características da população residente nas diferentes áreas de estudo, no que diz respeito à proporção de residentes nos usos residencial multifamiliar e unifamiliar, para efeitos de determinação do valor dos pesos a aplicar para os usos do solo de tipo residencial. De seguida, localizar-se-iam os números de polícia pertencentes a cada polígono de uso residencial, determinando o total de números de polícia localizados em áreas usos residencial. Quanto ao emprego, seria necessário georreferenciar todos os pontos de atividade, através da ferramenta geocoding 20 , tendo como base a morada de cada um dos pontos, de forma a localizar correctamente os pontos correspondentes aos pontos de atividade (emprego). A determinação do número de trabalhadores seria um processo relativamente mais complexo, uma vez que essa informação não está disponível publicamente. Caso não fosse possível a obtenção desta informação, seria apenas considerado, para efeitos da cobertura espacial e estimação da procura, o total de pontos de atividade abrangidos. 20 É uma ferramenta que permite a localização de entidades através de uma morada, número de polícia ou código postal, de uma forma automatizada. A partir de uma base com informação ou descrição de um local, como um par de coordenadas, um endereço, ou um nome de uma rua, é possível transformar a informação em pontos e localizá-los no espaço geográfico. 136 Para a delimitação das diferentes áreas de serviço, seria necessário proceder à construção da rede através da ferramenta New Network Dataset, definindo os critérios dessa mesma construção. A delimitação das áreas de serviço seria realizada através da ferramenta New Service Area do Network Analyst, definindo os critérios para a delimitação das áreas de serviço, tendo as 81 estações da rede de metro do Porto definidas como facilities no processo de delimitação. Posteriormente, e para efeitos de análise da população coberta, os polígonos das áreas de serviço resultantes seriam cruzados com as microsecções relativas à população residente, determinando a população residente coberta através do método de proporção de áreas (ver capitulo 5.5). No que diz respeito ao número de pontos de atividade cobertos, seria apenas necessário cruzar os polígonos correspondentes às áreas de serviço delimitadas com os pontos de atividade já georreferenciados. Numa segunda fase do trabalho seriam aplicados os indicadores de qualidade de acesso e sintético de acessibilidade, com o intuito de, posteriormente, estimar a procura potencial da rede de metro do Porto. No indicador de qualidade de acesso, seriam utilizados os valores relativos aos rácios de acesso do município de Madrid, obtidos no trabalho de García-Palomares et al. (2013), uma vez que não existem dados semelhantes para a área metropolitana do Porto (ver capítulos 5,7 e 5.8). Esta análise seria realizada, quer ao nível da estação de forma individual, quer para o conjunto de todas as estações, destacando as diferenças entre as diferentes estações (escala local) e os diferentes municípios abrangidos (escala municipal). Além disso, seria também interessante analisar a envolvente das estações, no que diz respeito à rede viária, focando nos dois aspetos abordados neste projeto: permeabilidade e conectividade da rede. A aplicação dos dois índices já anteriormente explicados (capítulos 6.2 e 6.3), permitiam analisar as características da rede viária envolvente à estação, identificando assimetrias entre as estações relativamente aos parâmetros de permeabilidade e conectividade da sua envolvente. Numa terceira fase, seria interessante analisar a cobertura espacial da rede de metro do Porto, com base nos planos de expansão da rede, que ainda se encontram em fase de projeto, aplicando as diferentes metodologias desenvolvidas ao longo deste relatório de estágio. Neste ponto seria interessante analisar as diferenças na cobertura espacial entre a rede atual e a rede com os planos de expansão, verificando quais as áreas onde se verificariam os maiores ganhos em termos de cobertura espacial, não só em termos de área, mas também ao nível da população e emprego abrangidos. Além 137 disso, seria igualmente interessante, analisar o desenho viário em torno da localização das novas estações propostas, analisando as características que dizem respeito à permeabilidade e à conectividade da rede viária. No entanto, reconhece-se a dificuldade na execução das tarefas desta fase, uma vez que para além da exigência de um conhecimento mais detalhado sobre os planos de expansão da atual rede de Metro do Porto, seria necessário aferir acerca da disponibilidade de dados relativos às diferentes áreas abrangidas. Em termos de calendarização da componente prática, para a realização de todas as tarefas, seriam necessário um prazo de cerca de oito a dez semanas: entre quatro e cinco semanas para a realização da primeira fase; e quatro/cinco semanas para a concretização da segunda e terceira fase. Para a análise de resultados, produção de cartografia e respetivas conclusões, seriam necessárias cerca de duas/três semanas.