DESENVOLVIMENTO E APLICAÇÃO DE UMA FERRAMENTA DE
MODELAGEM MACROSCÓPICA DE TRÁFEGO DE UMA
CONCESSIONÁRIA DE RODOVIAS PEDAGIADA (DEVELOPMENT AND
APPLICATION OF A MACROSCOPIC MODELLING TOOL OFA TOLL ROAD
CONCESSION
)1Miguel Sena e Silva, Engenheira Mecânico, Manager, VTM Consultores, Avenida 25 de Abril de 1974 n23 2ºA,
Linda-a-Velha, Portugal miguel.silva@vtm.pt.
2Ana Rita Lynce, Engenheira Civil, Gestora de Planejamento, Rodovias do Tietê, Rua Rafael de Campos, 615 - Centro
CEP 18530 000 – Tietê - São Paulo – Brasil ana.lynce@rodoviasdotiete.com.br
3Matheus Marques Engenheiro Civil, Analyst, VTM Consultores, Avenida 25 de Abril de 1974 n23 2ºA,
Linda-a-Velha, Portugal matheus.marques@vtm.pt.
RESUMO
O planejamento de uma concessionária de rodovias depende acima de tudo do tráfego previsto. É com base nas projeções de tráfego na malha viária da concessionária que o planejamento estratégico (definição de políticas e alocação dos principais investimentos longo prazo), tático (soluções de médio prazo – aumento da eficiência e produtividade) e operacional (soluções de curto prazo) são elaborados e o modelo de negócios montado.
Neste âmbito e numa perspectiva de horizonte de médio/longo prazo, a Concessionária Rodovias do Tietê (CRT) – uma Concessionára de Rodovias com pedágio no Estado de São Paulo, Brasil - identificou a necessidade de desenvolver um modelo de simulação macróscopico de tráfego da sua malha viária. O desenvolvimento interno de um modelo de demanda de transporte permite à CRT analisar a evolução da demanda de tráfego ao longo dos anos e a simulação de novos cenários (ex.: alterações tarifárias, antecipação de duplicações, implantação de pólos geradores, etc.), subsidiando assim as tomadas de decisão com relação aos investimentos previstos no Edital da Marechal Rondon Leste.
MIGUEL
SENA E SILVA1 ANA RITA LYNCE2 MATHEUS
No presente artigo é relatada a experiência da CRT no desenvolvimento interno desta ferramenta de modelagem de tráfego desde o planejamento e a realização dos trabalhos de campo (contagens, pesquisas O/D, etc.), passando pela escolha dos parâmetros utilizados na modelagem da demanda e o processo de calibração do modelo. O software utilizado para o desenvolvimento do modelo macroscópico de alocação e simulação de tráfego foi o CUBE da Citilabs.
PALAVRAS-CHAVE: modelo macrocópico, simulação de tráfego, concessões rodoviárias,
planejamento
ABSTRACT
The planning of a road concession involves the estimation of annual traffic volumes on network. Traffic forecasts are used for strategic, tactical and operational planning and for setting up the business model of a road concession.
In this context and on a medium/long term perspective, the Concessionária Rodovias do Tietê (CRT) – a Toll Road Concessionaire in state of São Paulo, Brazil - has identified the need to develop a macroscopic model to forecast traffic behaviour on its road network. The internal development of a transport demand model allows the CRT to analyse the evolution of traffic demand over the years and simulate new scenarios (e.g., toll variations, anticipation of future widening, implementation of traffic generators/attractors, etc.), supporting the decision-making process with regard to investments planned on the Concession Agreement of the Marechal Rondon Leste.
In this paper, the experience of CRT on the development of a traffic model tool from planning surveys and field work (classified volume count, O-D surveys, etc.), to the identification of the parameters used to estimate the demand and the model calibration. The software used for traffic modelling and simulation was the CUBE, from Citilabs.
KEY WORDS: macroscopic model, traffic simulation, road concessions, planning
1 ESCOPO
Este trabalho originou-se da necessidade da CRT de obtenção de projeções de tráfego para subsidiar as tomadas de decisão no que se refere ao planejamento de investimentos previstos no Edital da Marechal Rondon Leste. A utilização de uma ferramenta de simulação macroscópica de tráfego permite, através do desenvolvimento de um modelo de demanda, caracterizar o funcionamento da concessão, representando o tráfego como uma entidade única descrita por atributos como o fluxo, a velocidade e a densidade, desprezando asssim, a individualidade dos veículos. Destaca-se que a modelagem macroscópica é indicada para o estudo de grandes malhas viárias, como é o caso do presente estudo, cuja área de influência considerada para a estimativa da demanda nas rodovias concessionadas à CRT é o Estado de São Paulo.
Um modelo macroscópico de alocação e simulação de tráfego possibilita à CRT a análise da evolução da demanda ao longo dos anos, mas também a simulação de novos cenários (ex.: alterações tarifárias, antecipação de duplicações, implantação de novos pólos geradores, etc.), avaliando o impacto na demanda de alterações nos cronogramas de investimento e de algumas variáveis tais como o PIB (produto interno bruto).
No presente artigo é relatada a experiência da CRT no desenvolvimento interno desta ferramenta de modelagem de tráfego desde o planejamento e a realização dos trabalhos de campo (contagens, pesquisas O/D, etc.), passando pela escolha dos parâmetros utilizados na modelagem da demanda e o processo de calibração do modelo. O software utilizado para o desenvolvimento do modelo macroscópico de alocação e simulação de tráfego é o CUBE da Citilabs.
2 OBJETO DO ESTUDO: A CONCESSIONÁRIA RODOVIAS DO TIETÊ
A Marechal Rondom Leste, sistema rodoviário constituinte do Lote 21 da 2ª etapa do Programa de Concessão de Rodovias do Estado de São Paulo (ver
Figura 2), é administrada e operada pela Concessionária Rodovias do Tietê (CRT) desde 24 de Abril de 2009 e por um período de 30 anos.
Figura 1 – Malha viária concessionada pelo Estado de São Paulo
(Fonte: ABCR, 2010)
Esta concessão liga as cidades de Campinas, Salto, Tietê, Piracicaba, Botucatu, Lençois Paulista e Bauru e tem presentemente uma extensão total de 406,25km que no futuro será aumentada para cerca de 415km, aquando da construção do futuro Anel Viário de Piracicaba (Contorno de Piracicaba). O Corredor Marechal Rondon Leste tem como eixo principal a rodovia SP 300, uma
importante rodovia que atende a região oeste do Estado de São Paulo e segue na direção noroeste até à divisa com o Estado do Mato Grosso do Sul.
A CRT possui nove praças de pedágio de tipo “barreira” (ver
Figura 2), em sistema aberto, com cobrança bidirecional, ou seja, os usuários pagarão nos dois
sentidos na passagem pela praça de pedágio, independente dos pontos de entrada/saída na rede concessionada. As tarifas dos pedágios são determinadas com base na extensão do trecho de cobertura de cada praça de pedágio (BTQ: base quilométrica tarifária), de acordo com o descrito no Edital da Marechal Rondon Leste.
Figura 2 – Localização das rodovias e praças de pedágio da CRT
(Fonte: VTM/CRT, 2010)
A nível operacional, para além das praças de pedágio, a CRT tem ao longo da concessão 12 bases do Sistema de Atendimento ao Usuário (SAU) com recursos de resgate e atendimento pré-hospitalar, socorro mecânico com guinchos leves e pesados, apreensão de animais, combate de focos de incêndio e lavagem de pista. Estas equipes trabalham 24 horas e são apoiadas pelas viaturas de inspeção e coordenadas pelo Centro de Controle de Operacional (CCO), instalado em Tietê. Entre Janeiro e Dezembro de 2010 a CRT foi acionada 44.637 vezes gerando uma média diária de 122 atendimentos a usuários.
Com relação à conserva das rodovias, só no primeiro ano de concessão foram recapeados mais de 900 mil metros quadrados de pistas, recuperados 22 quilómetros de acostamentos, instaladas mais de 14 mil metros de defensas metálicas e acima de 1.300 placas de trânsito, fixadas cerca de 75 mil tachas refletivas e mais de 270 mil metros quadrados de sinalização de solo. As obras de ampliação iniciaram este ano, com a duplicação de 31 quilômetros da SP 101, entre Hortolândia e Capivari,
nos próximos anos mais de 50 quilômetros da SP 308 entre Salto e Rio das Pedras serão duplicados, estará terminado o contorno de Piracicaba, com zproximadamente 8 quilômetros de pista dupla, e o contorno de Maristela, na SP 300, com 3,2 quilômetros em pista simples.
3 METODOLOGIA
Para o processo de modelagem da demanda, a metodologia utilizada no presente estudo é o chamado Modelo Clássico ou de quatro etapas:
1. Geração de viagens produzidas e atraídas por cada par origem/destino (O/D); 2. Distribuição das viagens por cada par origem/destino (O/D);
3. Escolha do modo de transporte utilizado em cada par origem/destino (O/D); 4. Alocação do tráfego à malha viária;
De modo a caracterizar melhor a demanda, o fluxo de tráfego é segmentado em três categorias de veículos:
• Leves, correspondente às classes de pedágio da CRT: 1, 7, 8 e 9;
• Pesados com dois ou três eixos, correspondente às classes de pedágio da CRT: 2 e 3; • Pesados com quatro ou mais eixos, correspondente às classes de pedágio da CRT: 4, 5 e 6.
Na última etapa desta metodologia, procede-se à alocação da demanda à rede e à calibração do modelo no ano base – 2010. Os resultados da calibração – os fluxos de tráfego do ano base 2010 – deverão reflectir a realidade atual e serão a base para as projeções de tráfego futuras, neste estudo entre o ano de 2010 e 2039.
4 COLETA DE DADOS
Para a estimação da demanda na rede viária no ano base coletou-se os seguintes dados:
• Volume horário por classe de veículo (9 classes) nas 9 praças de pedágio da CRT, de Dezembro de 2009 até Outubro de 2010;
• Volume horário por classe de veículo (8 classes) nas 4 praças de pedágio da Concessionária Rodovia das Colinas - Concessionária adjacente, de Março de 2000 até Junho de 2010; • Pesquisas Origem e Destino (O/D) nas 9 praças de pedágio da CRT, de Agosto de 2010; • Pesquisas Origem e Destino (O/D) no Estado de São Paulo: “Pesquisa de Origem e Destino
do Transporte Rodoviário e Aéreo do Estado de São Paulo” (DER/ARTESP, 2005). • Índice ABCR de evolução da demanda de vias concessionadas no Estado de São Paulo. • Evolução do PIB do Brasil, em valor monetário constante, em base trimestral do 1º trimestre
de 1998 ao 2º trimestre de 2010 (IBGE);
• Evolução do PIB do Estado de São Paulo entre 2001 e 2009 (SEADE e IBGE);
• Evolução entre 2001 e 2007 do PIB, densidade demográfica, e frota automóvel (até 2009) ao nível municipal, para todos os municípios do Estado de São Paulo (IBGE e DENATRAN); • Consumo e evolução dos preços de combustíveis – Gasolina, Etanol e Diesel - no Estado de
São Paulo (ANP e FGV);
• Índice nacional de preços ao consumidor amplo e deflatores do PIB do Estado de São Paulo (SEADE e IBGE);
• Evolução do PIB e de outros índices socioeconômicos – Banco Central do Brasil e
EIU-Economist Intelligence Unit.
5 ANÁLISE DOS DADOS
5.1 ESTABELECIMENTO DAS ZONAS DE TRÁFEGO
Para uma adequada apreensão das características dos fluxos, foi definida como região de influência direta da CRT: o Estado de São Paulo, dividido em 130 zonas internas de tráfego (ver
Figura 1). O zoneamento foi feito de forma mais detalhada nos municípios lindeiros à concessão.
Figura 3 – Zoneamento da região de influência direta da CRT
(Fonte: VTM/CRT, 2010)
No presente estudo, as regiões de influência indireta da CRT definidas foram os Estados: do Mato Grosso, do Mato Grosso do Sul, do Paraná, da Rondônia, de Goiás, do Rio de Janeiro, de Minas Gerais e de Santa Catarina, sendo que cada estado é considerado 1 zona externa de tráfego da CRT, ou seja, agregam-se as regiões mais distanciadas da concessão. No total foram consideradas 138 zonas de tráfego neste estudo, de acordo com a codificação dos municípios do IBGE e da
caracterização dos municípios disponível no site da SEADE – Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados.
5.2 PESQUISAS ORIGEM E DESTINO (O/D)
As entrevistas da pesquisa origem e destino foram realizadas nas 9 praças de pedágio da CRT, em ambos sentidos, de acordo com a segmentação adotada na caracterização dos veículos: leves, pesados com 2 ou 3 eixos, pesados com 4 ou mais eixos (ver Tabela 1).
Tabela 1 - Pesquisas totais realizadas
(Fonte: CRT, Agosto 2010)
A amostra foi planejada para um nível de confiança de 95%, e margem de erro de 5%, conforme a metodologia apresentada no estudo “Pesquisa de Origem e Destino do Transporte Rodoviário e Aéreo do Estado de São Paulo” (DER/ARTESP, 2005). A tabulação destes dados consiste em obter a matriz de origem e destino, ou seja, identificar os padrões de deslocação presentes na região em estudo, que serão base do processo de calibração do modelo para o ano base. Nesta amostra verifica-se que grande parte das viagens se realiza dentro do Estado de São Paulo, no entanto cada praça de pedágio apresenta a sua própria especificidade.
No que se refere à distância média percorrida (ver Tabela 2), registrou-se para a categoria de: • Veículos leves: 97 km;
• Veículos comercias (pesados 2 ou 3 eixos): 160 km; • Veículos pesados (4 ou mais eixos): 176 km.
De acordo com a Tabela 2, verifica-se que o fluxo de veículos pesados nos pedágios de Anhembi, Botucatu, Areiópolis e Agudos recebem a influência de tráfego de maior distância, fazendo a
Pesquisas Totais Leves pesados<3 Pesados>3 Total P1 - Monte Mor 365 94 28 487 P2 - Rafard 159 615 301 1 075 P3 - Conchas 332 106 16 454 P4 - Anhembi 180 1 479 228 1 887 P5 - Botucatu 1 154 156 54 1 364 P6 - Areiópolis 650 1 587 1 475 3 712 P7 - Agudos 750 202 161 1 113 P8 - Salto 270 1 019 528 1 817
P9 - Rio das Pedras 231 461 333 1 025
ligação do interior (ex. Mato Grosso do Sul) com a região metropolitana de São Paulo ou Baixada Santista.
Tabela 2 – Distância média percorrida por categoria de veículo e por praça de pedágio (km)
(Fonte: CRT, Agosto 2010)
Adicionalmente, foi recodificada e atualizada (com base na codificação do DER), a informação presente nas pesquisas origem e destino (O/D) realizadas no Estado de São Paulo: “Pesquisa de Origem e Destino do Transporte Rodoviário e Aéreo do Estado de São Paulo” (DER/ARTESP, 2005).
5.3 REDE VIÁRIA
A rede viária adotada neste trabalho compreende a região Oeste do Estado de São Paulo (ver
Figura 4), de acordo com o padrão de mobilidade encontrado nas pesquisas origem e destino
(O/D), base do processo de modelagem.
Monte Mor 83 106 111 Rafard 108 130 151 Conchas 120 166 224 Anhembi 140 228 414 Botucatu 187 226 365 Areiópolis 228 320 389 Agudos 201 251 359 Salto 110 145 186
Rio das Pedras 97 160 176
Praça de Pedágio Leves Comercias (2 e 3 eixos) Pesados (4 ou mais eixos)
Figura 4 – Rede base modelada
(Fonte: VTM/CRT, 2010)
Esta rede é definida por arcos (links) e nós que representam os trechos de via e as intersecções, respectivamente, totalizando 4600 arcos e 2164 nós. Cada arco é caracterizado por atributos como a sua extensão, se tem ou não praça de pedágio, tempo de percurso, entre outros.
6 MODELAGEM DOS DADOS
Na última etapa deste processo de modelagem, procede-se à alocação da demanda à rede e à calibração do modelo no ano base – 2010. Os resultados da calibração – os fluxos de tráfego do ano base 2010 – deverão reflectir a realidade atual e serão a base para as projeções de tráfego futuras, neste estudo entre o ano de 2010 e 2039.
Na Figura 5 é apresentada a estrutura do modelo macroscópico de alocação e simulação de tráfego da CRT, composta por Grupos e Aplicações (processos). Do lado esquerdo podem-se identificar os ficheiros de input e do lado direito os seus resultados (ou outputs), e qual a seqüência entre os processos. Salienta-se que este estrutura mantém-se inalterada para qualquer cenário modelado, alterando-se apenas os ficheiros (informação) específicos de cada cenário, geridos por intermédio de um Gestor de Cenarização. Na mesma figura podem-se identificar as três aplicações principais e as relações entre si: Rede Viária (Oferta), Prod_Matrizes (Demanda) e Afetação (Alocação), de acordo com teoria econômica da oferta e demanda.
Figura 5 –Application Manager - Organização geral do Modelo
(Fonte: VTM/CRT, 2010)
Ao clicar na aplicação – Rede Viária pode-se ver a rede viária georreferenciada e as características associadas tais como: tempos de deslocação, custos operacionais e de pedágio, capacidade da via, alterações específicas de cada cenário, etc.
Figura 6 – Janela do Application Manager – Rede viária
(Fonte: VTM/CRT, 2010)
No que se refere ao cálculo dos custos em cada trecho, foi necessário criar uma função de “Custo Generalizado” que traduzi-se o custo das deslocações, composta por três atributos principais: Valor do Tempo (VOT), custos de Operação dos Veículos (COV) e tarifas de pedágio, diferenciadas para as classes de veículos consideradas: leves, comerciais e pesados. Salienta-se que esta função foi ajustada durante o processo iterativo de calibração do modelo de previsões de tráfego, quer do lado da oferta (rede e seus atributos), quer do lado da demanda (diferenciação da percepção dos custos de tempo e de distância em vias de características distintas).
Foi assim utilizada uma função de custos generalizados para todos os arcos da rede, utilizando uma composição ponderada das várias parcelas dos custos incorridos pelos utilizadores da rede, designadamente:
Tempo de percurso (calculado a partir da velocidade média e da extensão dos arcos);
Valor do tempo por tipo de veículo (medida que incorpora a taxa média de ocupação dos veículos e os motivos das deslocações);
Custo marginal médio por quilômetro de operação dos veículos das várias classes.
Os valores obtidos são apresentados na tabela seguinte (ver Tabela 3), em linha com a informação presente no documento: “Pesquisa de Origem e Destino do Transporte Rodoviário e Aéreo do Estado de São Paulo” (DER/ARTESP, 2005), atualizada no ano de 2010 com base na aplicação de índices de evolução de preços ao consumidor e na evolução do rendimento per capita.
Tabela 3 – Valores dos Parâmetros Utilizados
(Fonte: VTM/CRT, 2010)
Ao clicar na aplicação - Produção de Matrizes (Demanda) verifica-se que existem dois processos de cálculo das matrizes Origem/Destino: a estimação das matrizes O/D no ano base e o crescimento das matrizes nos anos seguintes (ver Figura 7), ou seja, esta aplicação funciona de duas formas distintas (comandadas pela Branch Modelo_demanda).
No cenário base (ano 2010) a aplicação “Estimação” é ativada, com base nos dados inseridos (matrizes O/D iniciais, contagens e custos de circulação na rede – por categoria veicular – e níveis de confiança atribuídos a cada tipo de informação). Esta aplicação permite atualizar e melhorar as matrizes O/D iniciais, por forma a aperfeiçoar a alocação da demanda à rede viária.
Figura 7 – Janela do Application Manager – Produção de Matrizes
(Fonte: VTM/CRT, 2010)
Nos cenários futuros a aplicação “Forecasting” permite estimar os volumes de tráfego induzido (demanda latente, apenas considerado para leves) e conjugada com um motor que faz crescer a matriz O/D final – resultante da aplicação “Estimação”, de acordo com as características dos cenários e de cada zona. Esta ferramenta chama-se FRATAR faz crescer as matrizes estimadas no caso base para o ano respetivo, com base nos crescimentos zonais calculados (ver Figura 8).
Parâmetros Unidades Leves Comerciais Pesados
Valor do Tempo [R$/h] 25.90 34.50 34.50
Figura 8 – Janela do Application Manager – Forecasting (Fonte: VTM/CRT, 2010)
Ao clicar na aplicação de Afetação (alocação) é efetuado o processo de distribuição de viagens na rede viária, segundo critérios que podem ser definidos e impostos (ver Figura 9).
Figura 9 – Janela do Aplication Manager – Alocação
(Fonte: VTM/CRT, 2010)
A aplicação HIGHWAY aloca essa demanda à rede e produz estatísticas de tráfego, volumes, tempos, custos, existência ou não de congestionamento, etc. O comando BRANCH ordena a extração de resultados: no cenário base é produzida uma tabela de calibração, que confronta os resultados obtidos na alocação com os volumes observados na realidade; nos restantes cenários é produzida uma tabela de resultados, que no caso presente constitui a demanda de cada praça de pedágio, nas três categorias de veículos consideradas.
7 CALIBRAÇÃO E VALIDAÇÃO DO MODELO DE BASE
O processo de calibração do modelo consiste na realização de testes para verificação se a rede e os fluxos alocados representam o sistema viário observado, em termos de volumes e de escolha de percursos. É necessário garantir não apenas coerência dos pares O/D, mas refletir o padrão de deslocações dos condutores. Este processo deverá ser revisitado com uma análise mais aprofundada destes procedimentos cada vez que se atualizar a informação referente à demanda ou oferta.
Na Figura 10, podem-se observar os desvios entre o resultado da alocação das matrizes O/D de leves, pesados até 3 eixos (comerciais) e pesados com mais de 3 eixos na rede viária, no caso base, e os fluxos reais.
Figura 10 - Desvios do carregamento face aos volumes observados
(Fonte: VTM/CRT, 2010)
Depois de calibrar e validar o modelo para o ano base, o modelo executa todo o processo de simulação do tráfego nos anos futuros. A modelagem das alterações de rede futura toma em consideração o cronograma de alterações e ampliações definido pela CRT. Desta forma, o modelo considera neste momento 10 versões distintas de redes viárias, de acordo com os vários cenários de ampliações e duplicações existentes.
8 MODELO DE CRESCIMENTO
As projeções de demanda na CRT baseiam-se na construção de modelos de crescimento independentes para cada zona e para cada uma das três categorias de veículos consideradas, ou seja, relações matemáticas (correlações) entre a evolução da economia e da demanda de tráfego no Estado e nas regiões lindeiras.
Através da análise do crescimento econômico dos municípios lindeiros à CRT, observa-se que a região apresenta uma dinâmica de crescimento mais acelerada do que a média nacional, em linha com o crescimento médio do Estado de São Paulo. As evoluções dos PIBs municipais e do PIB nacional foram comparadas para o período de 2001 a 2007. Esta comparação foi realizada em termos de Taxa Média de Crescimento Anual (TMCA) e permitiu computar a variação percentual
y = 1,0017x + 4,626 R² = 0,9991 0 4000 8000 12000 16000 20000 0 5000 10000 15000 20000 y = 0,9438x + 17,892 R² = 0,9971 0 2000 4000 6000 8000 0 2000 4000 6000 8000 y = 0,8884x + 35,141 R² = 0,9832 0 500 1000 1500 2000 0 500 1000 1500 2000
resultante da diferença entre estas taxas - denominada neste trabalho de “dinamismo diferencial da zona/município”.
As projeções do PIB nacional utilizadas no presente documento são as seguintes:
Tabela 4 – Projeções de crescimento real do PIB nacional adotadas (TMCA e por período)
(Fonte: Banco Central do Brasil/Economist Intelligent Unit, 2010)
Estas previsões (ver Tabela 4) são baseadas em expectativas do Banco Central do Brasil até 2014 e em estimativas do Economist Intelligent Unit - EIU para o período de 2015 a 2030. A partir de 2031, admitiu-se como constante o valor previsto pelo EIU para 2030.
O crescimento dos veículos leves foi calculado através das elasticidades a nível estadual – com base nos dados ABCR-SP, que relacionam a evolução do PIB Nacional e o preço dos combustíveis com o crescimento do tráfego de veículos leves.
No caso dos veículos comerciais (pesados de 2 ou 3 eixos), uma vez que os dados disponibilizados pela ABCR-SP não permitem desagregar a classe de veículos pesados nas duas categorias estudadas (com 2 ou 3 eixos e com 4 eixos ou mais), optou-se por considerar os dados de tráfego da Concessionária de Rodovia das Colinas. A determinação da elasticidade dos volumes totais de veículos comerciais da praça de pedágio de Boituva da SP-280 (km 111+300), com histórico desde 2001, em relação ao índice ABCR-SP, resultou num valor de 0,97. Esse resultado indica que o tráfego na praça de pedágio de Boituva segue a evolução do tráfego geral de rodovias concessionadas do Estado, com crescimento praticamente igual (ligeiramente inferior).
A elasticidade utilizada para explicar o crescimento dos veículos pesados até três eixos resultou por diferença entre o obtido para o total de veículos comerciais e o seu complementar (pesados de 4 ou mais eixos). No quadro abaixo (ver Tabela 5) destaca-se as elasticidades ao PIB utilizadas no primeiro ano de projeções de tráfego da CRT, ou seja, ano de 2011. Salienta-se que o modelo que caracteriza a evolução dos veículos leves considera a estabilidade do custo dos combustíveis ao longo de todo o período de concessão, até 2039.
Tabela 5 – Elasticidades ao PIB
(Fonte: VTM/CRT, 2010)
As estimativas de elasticidades apresentadas acima proveem de modelos econométricos (regressão / série temporal) entre volumes de tráfego e PIB nacional ajustados a observações trimestrais cobrindo período de pelo menos nove anos. As regressões obtidas mostraram uma boa aderência
CONSULTOR
2010 2011 2012 2013 2014 2015-20 2021-30 2031-39
PIB 7,6% 4,5% 4,5% 4,6% 4,7% 4,3% 3,7% 3,4%
BANCO CENTRAL E.I.U
Leves Pesados 2 ou 3 eixos Peados 4 + eixos
0,78 0,61 1,92
dos valores estimados aos valores observados (R2 de ao menos 0,9 e desvio percentual absoluto médio de valores estimados em relação aos correspondentes observados de no máximo 3% em base anual). Apresentaram também, resultados satisfatórios nos vários testes de adequação (independência serial de resíduos, homoscedasticidade, estabilidade de parâmetros e distribuição normal de resíduos) – em particular, as estimativas de elasticidade obtidas apresentam erro padrão relativamente baixo e de alta significância.
Partindo das elasticidades base, conforme definidas no ponto anterior, o modelo assume andamentos diferenciados e específicos para as elasticidades de cada classe ao longo do período de concessão, conforme se apresenta na figura a seguir (ver Figura 11).
Relativamente aos veículos comerciais pesados (com 4 ou mais eixos), não se considerou plausível prolongar por muitos anos as elasticidades verificadas atualmente, por questões relacionadas com esgotamento da capacidade do sistema em aumentar indefinidamente a sua eficiência (que estará na base do alto valor estimado). Dessa forma considerou-se um forte abrandamento deste valor após 10 anos. No final, convergiram-se ambas as séries de pesados para uma assíntota em torno de 0,95, alinhando assim o modelo de longo prazo com as tendências internacionais nesse horizonte temporal.
Figura 11 –Evolução das elasticidades consideradas ao longo das previsões (Fonte: VTM/CRT, 2010)
Para os veículos leves admitiu-se uma continuidade dos valores ao longo de todo o período de concessão (posição que se pode considerar conservadora face as expectativas atuais de evolução futura da motorização da população).
9 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES
Salienta-se que a qualidade do ajustamento do ano base do modelo alcançada pela equipe de modelação da VTM/CRT atingiu os índices de calibração ótimos, que apesar de condição
0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 1,25 1,50 1,75 2,00 2,25 2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025 2027 2029 2031 2033 2035 2037 2039
necessária, não é o suficiente para garantir a qualidade do modelo. É necessário garantir que o padrão de deslocações observado é replicado no modelo e que este responde de forma aceitável a eventuais alterações dos parâmetros de demanda e/ou de oferta. Assim sendo, é importante analisar de forma crítica o processo de calibração do ano base, nomeadamente na escolha de percursos realizada pelo processo de alocação do tráfego, e uma revisão do processo de estimação das matrizes, identificando e validando as maiores alteração provocadas nas matrizes “prior” - iniciais. Esta primeira parte do trabalho permite caracterizar de forma exaustiva a demanda atual na CRT e entender os parâmetros que mais impactam na evolução do tráfego. Adicionalmente, a disponibilização numa base de dados georreferenciada de toda a informação funcional da concessão e rede viária adjacente permite identificar e/ou confirmar, de forma analítica, a existência de rotas de fuga às praças de pedágio e estudar medidas corretivas.
A concessionária tem agora disponível uma ferramenta para avaliar de forma analítica diferentes opções em termos de concretização temporal dos investimentos planejados para a concessão. A título exemplificativo apresentamos o seguinte caso:
O mapa de ampliações planejadas na infraestrutura da CRT, em vigor, considera que a duplicação de alguns trechos da SP308, entre Capivari e Salto, decorrerá entre Abril de 2019 e Abril de 2021. A CRT utilizou recentemente o modelo para analisar os impactos na demanda na concessão decorrentes de uma eventual antecipação dos investimentos, para 2013 ou 2015, confrontando três cenários temporais distintos de concretização das duplicações. Foram assim desenvolvidos dois testes de sensibilidade no modelo macroscópico, simulando dois cenários alternativos de evolução do cronograma de investimentos, com as conseqüentes atualizações das tarifas de pedágio.
Verifica-se que as alterações propostas – antecipação da duplicação da SP308 - têm impacto na demanda da concessão apenas até 2021, dado que daqui em diante não existem diferenças entre as alternativas. No entanto, com esta informação foi possível avaliar qual dos cenários de investimento maximizava as receitas ao longo do período compreendido.
Em conclusão, verifica-se que quanto melhor calibrado estiver o modelo no ano base, melhor resultará o processo de análise de alteração de redes e de demanda, e maior qualidade terão os resultados obtidos. Assim sendo, propõe-se que anualmente se atualize a informação da demanda (novas pesquisas O/D, contagens, etc.) e se calibre e valide o modelo, por forma a assegurar que as análises estratégicas e as projeções de demanda e conseqüentemente, das receitas se mantêm corretas e atualizadas.
