Este trabalho teve por finalidade propor um método de avaliação e comparação de áreas urbanas quanto a complexidade para a realização da chamada distribuição urbana de carga de última milha. Primeiramente, foi realizada uma abrangente pesquisa bibliográfica em que se buscou por métricas de caracterização de áreas urbanas da literatura que pudessem ser utilizadas ou adaptadas para o problema da distribuição de última milha nas cidades. Muitas métricas encontradas têm o propósito de aplicações geográficas gerais, que pouco contribuem para a compreensão da complexidade da realização de entregas em áreas urbanas. Outras métricas encontradas têm aplicação restrita ou não universal, pois requerem coleta de dados em campo ou utilização de dados de acesso restrito, como imagens de satélites. Como a premissa do método proposto é que ele seja automatizado e que possa ser aplicado em qualquer área urbana de qualquer lugar do mundo, excluiu-se a possibilidade de uso de qualquer métrica que não atingisse estes requisitos. Das métricas encontradas na literatura, a mais promissora devido a sua possibilidade de aplicação e facilidade de obtenção de dados é o Índice de “Retilinidade”, utilizado por Ballou (2002) e Crucitti
et al. (2006) para análise de redes viárias, por Levinson e El-Geneidy (2009), Levinson
(2012), Parthasarathi et al. (2013) e Huand e Levinson (2015) para análise de transporte urbano de passageiros e por Merchan et al. (2015) para análise voltada ao transporte de carga urbano.
Na sequência, foi proposto e desenvolvido um método para avaliação da complexidade da distribuição urbana de carga. São identificadas duas partes da distribuição urbana de carga para a avaliação: o acesso/regresso ao distrito de entrega (line-haul) e a circulação local. O usuário tem a liberdade de delimitar a área de interesse em que se deseja fazer a avaliação da circulação local e de apontar os possíveis locais de centro de distribuição para a avaliação do line-haul. Foi apresentado o procedimento para a obtenção de Índices de “Retilinidade” e velocidades de tráfego em ambas as partes da distribuição urbana de carga. Adicionalmente, para contemplar o uso de modos de transporte não motorizados na circulação local, apresenta-se o procedimento para a obtenção de Índices de “Retilinidade” para os modos bicicleta e a pé e de declividades das vias dá área de estudo.
O método foi aplicado para a avaliação da circulação local em seis áreas urbanas de seis cidades diferentes (São Paulo, Rio de Janeiro, Bogotá, Nova Iorque, Londres e São Francisco). Para cada cidade foram calculados e apresentados:
(i) Métricas das redes viárias nas áreas de estudo: densidade de vias, extensão média do seguimento de via, densidade de interseções e proporção de extensão vias de mão única;
(ii) Representação gráfica das redes viárias destacando as vias de mão única;
(iii) Gráfico com a distribuição de Índice de “Retilinidade” em função da distância euclidiana para veículos motorizados;
(iv) Boxplots dos Índices de “Retilinidade” para diferentes faixas de distância
euclidiana;
(v) Índices de “Retilinidade” Médios para veículos motorizados;
(vi) Mapa para a visualização espacial dos IRs obtidos e identificação de barreiras urbanas;
(vii) Velocidades média de circulação estimadas em quatro horários diferentes do dia (1h, 8h, 13h e 18h);
(viii) Mapas com a velocidade de tráfego estimada por segmento de via em quatro horários diferentes do dia (1h, 8h, 13h e 18h);
(ix) Porcentagem de extensão de vias em que se estima velocidade de tráfego menor que 10km/h, entre 10 e 20km/h e maior que 20km/h em quatro horários diferentes do dia (1h, 8h, 13h e 18h);
(x) Gráfico com a distribuição de Índice de “Retilinidade” em função da distância euclidiana para o modo bicicleta;
(xi) Boxplots dos Índices de “Retilinidade” para o modo bicicleta para
diferentes faixas de distância euclidiana;
(xii) Índices de “Retilinidade” Médios para bicicletas;
(xiii) Gráfico com a distribuição de Índice de “Retilinidade” em função da distância euclidiana para o modo a pé;
(xiv) Boxplots dos Índices de “Retilinidade” para o modo a pé para diferentes faixas de distância euclidiana;
(xvi) Razão entre IRM para veículos motorizados e não motorizados;
(xvii) Porcentagem de extensão de vias com declividade entre 0 e 2%, entre 2 e 5% e maior que 5%;
(xviii) Mapa com a declividade dos segmentos de via;
Foram também apresentados resultados para avaliação do acesso/regresso de quatro possíveis locais de CD às margens de quatro rodovias diferentes destinadas a um distrito de entrega na cidade de São Paulo. São apresentados:
(i) Índices de “Retilinidade” para os trajetos de acesso ao distrito de entrega e regresso ao CD;
(ii) Mapas com os traçados dos trajetos;
(iii) Perfis de velocidade ao longo do dia para os trajetos;
Como o objetivo deste trabalho era criar um atlas de métricas urbanas associadas ao desempenho da distribuição de última milha nas cidades, afim de possibilitar a avaliação e a comparação de áreas urbanas quanto à dificuldade imposta à circulação de veículos que realizam a distribuição de última milha, pode-se dizer que os resultados obtidos atingem a este objetivo. Através de métricas, mapas e gráficos foi possível avaliar e comparar as seis cidades escolhidas.
Adicionalmente, também foram apresentadas neste trabalho as correlações entre as métricas estruturais das malhas viárias e as métricas associadas ao desempenho da distribuição de última milha (IRMs e velocidades). Como este trabalho apresentou resultados para apenas seis áreas urbanas, não foi possível criar um modelo descritivo relacionando as métricas. Tal ferramenta seria útil para, por exemplo, estimar IRM em função das métricas estruturais da malha viária, que são de obtenção imediata. Sendo assim, a obtenção de mais dados para explorar o uso de modelos matemáticos para estimar métricas associadas ao desempenho da distribuição de última milha em função de métricas estruturais da malha viária é uma das recomendações para trabalhos futuros.
Outra recomendação para trabalhos futuros é incorporar os dados levantados pelo método apresentado neste trabalho em modelos de otimização ou heurísticas, a fim de melhorar o desempenho das operações de distribuição urbana de carga. Um exemplo deste tipo de aplicação seria utilizar os dados das malhas viárias obtidos em
um modelo de otimização para definição de distritos de entrega, a fim de excluir a possibilidade de distritos de entrega cortados por barreiras de circulação aos veículos, como rios ou avenidas expressas.