II Congresso Nacional das Engenharias da Mobilidade 26 a 30 de outubro Joinville – Santa Catarina
Análise de propostas de intervenções no tráfego em duas principais vias da cidade de Manaus utilizando o software Vissim.
Rodrigo Lima Trevizan
MSc. Kattylinne de Melo Barbosa
Universidade do Estado do Amazonas (UEA), Escola Superior de Tecnologia (EST) – Avenida Darcy Vargas, 1200 - Parque 10 de Novembro, Manaus – AM.
rodrigo.trevizan@gmail.com eng.kattylinne@gmail.com
Resumo: Esta pesquisa tem como objetivo identificar uma alternativa, com tempos de viagens menores que o atual, em duas principais vias da cidade de Manaus, avaliando a performance de modelos sugeridos de intervenções físicas e operacionais no tráfego de veículos com o uso do simulador de tráfego Vissim. No software, as simulações foram calibradas utilizando dados reais obtidos em campo. Concluiu-se que o modelo proposto 3 é o modelo com a melhor performance, ao apresentar uma redução dos tempos de viagens acumulados, em comparação com o modelo atual, de 28,8%, durante o pico da manhã, e de 33,5% durante o pico da tarde.
Palavras-chave: Intervenções no tráfego, Manaus, Simulador de tráfego, Vissim.
1. INTRODUÇÃO
O aumento da população de Manaus, de 1.403.796 em 2000 para 2.020.301 habitantes em 2014 (IBGE, 2014), e a ocupação irregular de terras para construção de residências vêm trazendo grandes problemas de infraestrutura para a cidade (Caldas, 2014). Pode-se perceber, principalmente, a deficiência na capacidade da malha viária com os congestionamentos que geram grandes atrasos e estresse aos cidadãos (Manaustrans, 2013).
Em Manaus, cerca de cinco mil novos carros entram em circulação a cada mês (Seplan, 2014). Esse fato, associado a uma falta de planejamento e investimentos na infraestrutura viária - sendo as últimas intervenções significativas implantadas: as faixas adicionais na Av. Constantino Nery em 2004, a Avenida das Torres e o Complexo Viário Gilberto Mestrinho em 2010 -, com as contínuas retenções no tráfego da cidade, causa perdas estimadas em R$ 530 milhões/ano, considerando variáveis como o tempo gasto no congestionamento, custos de oportunidade de mão-de-obra e custos financeiros (Governo do Amazonas, 2011).
São fundamentais estudos periódicos da malha viária para encontrar pontos de conflito em que intervenções físicas na geometria das vias, nas interseções e no controle de tráfego são necessárias. Para tais estudos, nos dias de hoje, pode- se beneficiar do uso de ferramentas computacionais de simulação de tráfego.
Esta pesquisa visa avaliar o desempenho de intervenções físicas e operacionais propostas para o fluxo de tráfego em duas principais vias de Manaus, a Av. Constantino Nery e Av. Pedro Teixeira, com o uso do software VISSIM desenvolvido desde 1992 pela empresa Alemã PTV Planung Transport Verkehr AG.
2. REVISÃO DE LITERATURA 2.1. Polos geradores de tráfego
Segundo Portugal e Goldner (2003), o conceito de um polo gerador de tráfego (PGTs) remete à ideia de um local que gera, tanto para como a partir de, um grande volume de viagens, acarretando uma interferência negativa no tráfego na sua proximidade.
Afirma Tolfo (2006), que o impacto causado pela implantação de um empreendimento de grande porte, como no caso da Arena da Amazônia, pode interferir no desempenho do tráfego veicular ao gerar um aumento no número de congestionamentos, no tempo de percurso e no número de acidentes. No entanto, esses problemas podem ser minimizados por meio de estudo e implantação de medidas que venham melhorar as condições de circulação viária. Tais medidas podem envolver alterações na geometria das vias, principalmente nos pontos de conflito como interseções, e a otimização do controle de tráfego.
2.2. Canalização do tráfego
A Association of State Highway and Transportation Officials – AASHTO define a canalização do tráfego como a divisão de movimentos conflitantes em trajetórias determinadas por ilhas de canalização ou por sinalização horizontal, visando facilitar a ordem e a segurança tanto de veículos como de pedestres. Uma interseção como mostrada na Fig. 1, bem canalizada, resulta num aumento na capacidade, na segurança e na convicção dos motoristas ao tomar decisões (Garber e Hoel, 2009).
Figura 1. Interseção controlada por ilhas de canalização.
Fonte: GARBER; HOEL (2009).
De acordo com Roess et al.,(2009), a canalização pode ser usada para complementar ou apenas para simplificar outras medidas de controle, tornando-as mais efetivas. Dentre as principais funções da canalização do tráfego, podem-se citar:
a) O controle da convergência e divergência dos veículos;
b) A indicação clara de uma trajetória apropriada para diferentes deslocamentos;
c) A priorização dos movimentos predominantes;
d) A criação de um espaço diferente, fora do caminho dos outros veículos, ao fornecer uma faixa separada do fluxo principal para os motoristas com intenção de fazer conversões e/ou manobrar;
e) A facilitação de pontos mais adequados para que certas ferramentas de controle de tráfego sejam melhor visualizadas, e;
f) A restrição da velocidade dos veículos.
O planejamento de uma canalização de tráfego pode ser influenciado por vários fatores como a prioridade de passagem, o terreno, os tipos de veículos, o volume esperado de veículos e pedestres, interseções, velocidades de aproximação, local e tipo das ferramentas de controle de tráfego, entre outros. (Garber e Hoel, 2009).
A canalização de conversões à direita pode simplificar as operações em interseções, particularmente onde o fluxo de carros é significativo, pois conversões controladas por placas de “Dê a preferência” não necessitam de tempo verde no semáforo. Desse modo, fará com que a sinalização seja mais eficaz (Roess et al.,2009).
2.3. Estudos de tráfego
O Highway Capacity Manual (TRB, 2010) define alguns conceitos que serão utilizados nesse estudo. Dos principais conceitos têm-se:
Volume de Tráfego – Número de veículos que passam por uma seção de uma via, ou de uma determinada faixa, durante uma unidade de tempo.
Horário de Pico – Hora que contém o maior volume de tráfego de uma via em um determinado período.
Capacidade – O máximo de tráfego que uma via comporta razoavelmente em condições normais, geralmente expressa em veículos por hora.
Tempo de Viagem – O tempo médio gasto por veículos para transitar em um segmento da via, incluindo os atrasos, em segundos.
Calibragem – O processo de comparar parâmetros modelados com dados reais para assegurar uma representação realística do tráfego. O objetivo é minimizar a discrepância entre os resultados modelados, medições e observações.
Conforme os itens 6.1.5.2 e 6.1.5.3 do Manual de Estudos de Tráfegos (DNIT, 2006), para o estudo em interseções, recomenda-se obter dados preexistentes em autoridades locais com o objetivo de identificar os dias de semana e os períodos em que ocorrem os picos de tráfego. Identificado o horário de pico de tráfego semanal, basta fazer a contagem classificatória e de volume durante três dias abrangendo, no mínimo, os horários de solicitação máxima das interseções.
Esta pesquisa deverá ser realizada por no mínimo duas horas nos períodos da manhã e da tarde, obtendo-se os chamados “pico da manhã” e “pico da tarde”, e seu resultado pode representado em unidade de carros de passeio (UCP), um número equivalente de carros de passeio que exerce os mesmos efeitos na capacidade da rodovia que o veículo referido (Caminhões, Ônibus, Motocicletas, Bicicletas).
Já o item 6.4.3.4, ainda do Manual de Estudos de Tráfegos (DNIT, 2006), trata sobre o método do observador móvel. O método tem como um de seus objetivos identificar os tempos médios de viagem em um trecho da via ao se cronometrar um veículo-teste trafegando entre dois pontos determinados. Esse método permite a utilização de câmeras para registro e posterior análise.
2.4. Software utilizado
O VISSIM é um software de simulação de tráfego microscópico baseado nos trabalhos de representação de tráfego de Wiedemann (1974 apud PTV, 2006) e Wiedemann (1991), os quais combinam um modelo de percepção de motoristas com modelos de desempenho de veículos.
De acordo com PTV (2006), o tráfego urbano é mais bem representado pelo modelo de Wiedemann-74, já que nele os veículos trafegam a baixas velocidades, há ocorrência de headways pequenos, os tempos de reação de motoristas são menores e o efeito de fila (paradas e arrancadas) é frequente.
Figura 2. Interface do simulador de tráfego Vissim.
Para a simulação de tráfego no VISSIM (Fig.2), é necessária a modelagem da geometria das vias no software, com a quantidade de faixas, a permissão das conversões, as velocidades máximas permitidas, o sentido e o volume de tráfego, taxa de conversões, escolha de rotas e outros parâmetros. Os resultados – como tempo de viagem, atrasos nos semáforos, formação de filas e consumo de combustível – são apresentados ao final de cada simulação e podem ser exportados em formato de planilhas para melhor exame.
3. ESTUDO DE CASO
O foco da pesquisa está em duas principais vias de Manaus próximas à Arena da Amazônia, que possuem um grande fluxo de tráfego: a Avenida Pedro Teixeira e a Avenida Constantino Nery. Além dessas, a Avenida Djalma Batista, a Avenida do Samba e a Rua Lóris Cordovil também foram estudadas como vias secundárias.
Um dos principais problemas identificados é o congestionamento causado pela convergência de diversos fluxos nas interseções. Essas são interseções em nível controladas por semáforos. Sendo assim, com o intuito de reduzir o tempo de viagem dos automóveis, três modelos alternativos foram propostos.
3.1. Coleta de dados
Conforme recomenda o Manual de Estudos de Tráfego (DNIT, 2006), obtiveram-se dados já existentes do tráfego na região com o órgão responsável, o Instituto Municipal de Engenharia e Fiscalização de Transito (Manaustrans).
A Figuras 3 e 4 apresentam, respectivamente, o estudo direcional dos movimentos e o fluxo equivalente dos veículos coletados durante três dias por duas horas no horário de pico da manhã, das 06:30h às 08:30h, e duas horas no horário de pico da tarde, das 17:00h às 19:00h.
Figura 3. Croqui dos fluxos de tráfego equivalentes, durante o pico da manhã, na área de estudo.
Fonte: Adaptado de Manaustrans (2014).
Figura 4. Croqui dos fluxos de tráfego equivalentes, durante o pico da tarde, na área de estudo.
Fonte: Adaptado de Manaustrans (2014).
Os dados do tempo de viagem foram determinados por meio da utilização de uma câmera digital e um carro-teste trafegando entre os pontos determinados nos períodos de pico da manhã e pico da tarde dos dias 27, 28 e 29 de abril de 2015. Os vídeos gerados foram posteriormente analisados para o cálculo dos tempos de viagens necessários para a calibração do software.
3.2. Modelos propostos
• Modelo 1
A principal modificação nesse modelo é alteração do sentido de uma das faixas da Avenida Pedro Teixeira no trecho que liga à Avenida Djalma Batista e à Avenida Constantino Nery. Dessa forma, ao remover um dos conflitos da interseção, o trecho comporta-se como mão única e torna possível configurar o semáforo para funcionar em apenas dois estágios (Fig. 5), ao invés de três como na situação atual.
Figura 5. Interseção Av. Pedro Teixeira e Constantino Nery no Modelo 1.
No entanto, alterar o sentido dessa faixa causaria um grande transtorno aos motoristas vindos da Avenida Pedro Teixeira para a Avenida Djalma Batista. A única alternativa no cenário atual seria utilizar um retorno existente próximo à Rodoviária de Manaus, aumentando o percurso em aproximadamente 2.2 km.
O retorno também não possui capacidade para receber esse aumento no fluxo de veículos. Por isso, nesse modelo, há a necessidade de criar um acesso à Avenida Djalma Batista. É sugerido, então, criar-se uma nova via 300 metros mais ao norte, interligando as duas avenidas conforme a Fig. 6.
Figura 6. Nova rua interligando as Av. Constantino Nery e Djalma Batista no Modelo 1.
• Modelo 2
As principais alterações nesse modelo são a proibição da conversão à esquerda do tráfego da Avenida Pedro Teixeira advindo da Avenida Djalma Batista e a inversão no sentido de uma das faixas nesse trecho (Fig. 7), fazendo com que cada sentido tenha duas faixas. Isso permite que o semáforo desse trecho seja substituído por uma canalização do fluxo para a direita e com que a interseção funcione com apenas duas fases ao invés de três como na situação atual.
Figura 7. Interseção Av. Pedro Teixeira e Constantino Nery no Modelo 2.
Os veículos que antes utilizavam a conversão à esquerda sentido Centro, agora proibida, utilizariam um retorno mais à frente, na Avenida Constantino Nery, próximo à Arena Amadeu Teixeira. Porém, esse aumento no fluxo de tráfego causaria um estrangulamento na Avenida Constantino Nery no trecho entre a Avenida Pedro Teixeira e esse retorno. Para resolver esse novo problema criado pelo modelo, sugere-se criar duas faixas (Fig. 8) adicionais nesse trecho.
Figura 8: Faixa adicional na Av. Constantino Nery.
• Modelo 3
Por consequência das alterações propostas no modelo 2, o retorno próximo à Arena Amadeu Teixeira tornou-se insuficiente para atender a nova demanda gerando filas e atrapalhando o fluxo dos veículos sentido Sul-Norte. Com isso, no modelo 3, é proposta a implementação de uma passagem em desnível (Fig. 9) na Av. Constantino Nery, no retorno próximo à Arena Amadeu Teixeira.
Esse modelo é a combinação do Modelo 2 com essa passagem em desnível no retorno. Com tal alteração é possível reduzir consideravelmente a saturação no retorno e permitir o fluxo contínuo dos veículos sentido Sul-Norte ao remover, também, os semáforos dessa interseção.
Figura 9. Passagem de nível próxima à Arena Amadeu Teixeira no Modelo 3.
3.3. Calibração do Software
No software, desenhou-se o layout das vias utilizando como base uma imagem de satélite. Os dados da configuração dos semáforos, do estudo direcional dos movimentos e do fluxo equivalente de veículos obtidos na Manaustrans foram inseridos.
Para maior precisão, os tempos de viagem foram calibrados manualmente a partir da velocidade média nos trechos estudados conforme a Tab. 1.
Tabela 1. Tempos de Viagem Reais e Simulados (em segundos).
TRECHO
PICO DA MANHÃ PICO DA TARDE
Real Simulação Inicial
Simulação Calibrada
Real Simulação Inicial
Simulação Calibrada
1: A-C 31 32,63 33,07 64 32,32 62,54
2: C-A 14 14,28 13,39 18 14,36 17,78
3: C-B 31 42,18 31,55 31 43,26 32,18
4: C-E 318 120,25 234,93 131 120,13 131,73
5: D-E 383 138,98 237,33 559 138,42 250,47
6: E-C 74 92,64 77,29 104 122,06 105,26
7: E-F 24 23,15 23,24 29 21,32 28,34
8: E-G 17 19,88 17,96 18 20,22 18,00
9: E-R 117 111,47 116,64 131 172,07 136,23
10: F-E 146 75,52 138,19 166 127,44 192,48
11: G-E 51 49,10 51,26 168 100,48 149,51
Entretanto, há uma pequena discrepância entre os tempos de viagens envolvendo o Ponto “E”. Isso provavelmente se deve ao fato de que o software está configurado com os valores de semáforos disponibilizados pela Manaustrans, porém, nos dias em que os dados foram coletados em campo, observou-se que os semáforos estavam sendo manualmente controlados por agentes de trânsito.
Após maior investigação, constatou-se que diariamente os agentes de trânsito trabalham no local durante os horários de pico, impossibilitando uma maior precisão na calibração do software. Dessa forma, a calibração nos trechos que envolvem o ponto E foi feita em conformidade com os outros trechos estudados.
4. SIMULAÇÕES E RESULTADOS
O parâmetro utilizado para a avaliação do desempenho dos modelos propostos é o tempo de viagem. Esse parâmetro é calculado pelo software para cada modelo proposto e comparado à situação atual calibrada anteriormente.
A simulação de cada modelo foi replicada por 30 vezes para o pico da manhã e para o pico da tarde utilizando sementes aleatórias diferentes, sendo essas 30 sementes mantidas iguais entre o modelo da situação atual e o modelo proposto.
Nas Figuras 10 e 11 pode-se analisar o comportamento individual de cada trecho estudado.
Figura 10. Tempos de viagem (em segundos) dos modelos em relação ao atual durante o Pico da Manhã.
Durante o pico da manhã (Fig. 10) observa-se que, em comparação à situação atual, os modelos 1 e 2 obtiveram um aumento no tempo de viagem, respectivamente, de 470% no trecho E-F e de 217% no trecho E-R. Já o modelo 3 obteve uma redução no tempo de viagem em todos os trechos estudados.
Figura 11. Tempos de viagem (em segundos) dos modelos em relação ao atual durante o Pico da Tarde.
Durante o pico da tarde (Fig. 11), com exceção dos trechos E-F e E-R no modelo 1, todos os modelos propostos apresentaram uma redução no tempo de viagem nos trechos estudados.
Para avaliar melhor o comportamento total da rede, somou-se o tempo de viagens de todos os trechos estudados nos três modelos propostos como é possível observar nas Figuras 12 e 13.
Figura 12. Tempos de viagem acumulados durante o Pico da Manhã.
Figura 13. Tempos de viagem acumulados durante o Pico da Tarde.
Estudando as Figuras 12 e 13, pode-se afirmar que o modelo 3 é o que obteve a melhor performance entre os modelos propostos apresentando uma redução de 28,8% no pico da manhã e de 33,5% no pico da tarde.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Os modelos propostos nessa pesquisa têm como foco reduzir o tempo de viagem gasto pelos motoristas que trafegam na região estudada. Observando-se que o congestionamento se origina da interseção entre as Avenidas Constantino Nery e Pedro Teixeira, foram sugeridas alterações físicas e operacionais para reduzir o número de conflitos nessa interseção e tornar o tráfego mais fluido.
No Modelo 1, sugere-se redirecionar o fluxo de veículos com destino à Avenida Djalma Batista para uma nova rua a ser construída cerca de 300 metros mais ao norte. Dessa forma, é removido um dos estágios do semáforo da interseção e, com isso, em teoria, reduziria o tempo de espera para os outros dois estágios. Analisando a simulação, ficou claro que o tempo total da rede não reduziu de forma significativa já que aumentava em quase 5 vezes o tempo de viagem dos motoristas com destino à Avenida Djalma Batista.
No Modelo 2, sugere-se, entre outras alterações, o alargamento de um trecho da Avenida Constantino Nery, desde a interseção próxima ao Hospital HEMOAM até o retorno próximo à Arena Amadeu Teixeira, de três para cinco faixas.
Essas faixas, junto com uma ilha de canalização, permitiriam o fluxo constante dos veículos vindos da Avenida Djalma Batista. Na simulação, no entanto, observou-se que somente esta alteração faz com que o congestionamento se forme um pouco mais à frente no próprio retorno, com filas grandes e interferindo até na Avenida Constantino Nery, aumentando o tempo de viagem em mais de duas vezes nesse trecho.
O Modelo 3 foi concebido com o intuito de resolver os problemas do Modelo 2. Além de propor as duas faixas adicionais na Avenida Constantino Nery canalizando o tráfego vindo da Avenida Djalma Batista e simplificando a interseção próxima ao HEMOAM, sugere-se implementação de uma passagem em desnível próxima à Arena Amadeu Teixeira para evitar a formação de filas onde hoje há um retorno controlado por semáforo. Esse modelo apresentou um tempo de viagem acumulado 28,8% menor durante o pico da manhã e de 33,5% menor durante o pico da tarde em comparação com a simulação calibrada, e com isso identificado como a melhor alternativa proposta para a área estudada.
Recomenda-se, como possíveis estudos subsequentes, a análise da viabilidade da introdução de equipamentos automáticos de contagem e classificação de tráfego na cidade de Manaus e o estudo da implantação do sistema binário entre as Av. Constantino Nery e Av. Djalma Batista com o uso de simuladores de tráfego.
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