Procedimento para geração de populações sintéticas com base em dados disponíveis no Brasil

Author:

Ajauskas RodrigoORCID,Strambi OrlandoORCID

Abstract

Este trabalho apresenta um gerador de populações sintéticas adaptado para o Brasil e sua aplicação para a Região Metropolitana de São Paulo (RMSP). Populações sintéticas são utilizadas em modelos desagregados de previsão de demanda; resultam da estimação de informações desconhecidas em escalas geográficas desagregadas, tendo como base informações agregadas conhecidas e (uma amostra de) microdados, ambos disponibilizados pelos Censos. Considerando as diferentes abordagens teóricas e a disponibilidade de códigos, selecionou-se o gerador PopulationSim, pertencente à categoria de procedimentos de reconstrução sintética. Desenvolveu-se uma extensão, chamada de PopulationSimBR, para facilitar a aplicação do gerador em regiões no Brasil. Na aplicação realizada para a RMSP foram também utilizados dados da Pesquisa OD de São Paulo. Os resultados apresentam indicadores de qualidade superior aos encontrados na literatura, o que sugere que o PopulationSim pode ser utilizado no Brasil, assim como a base de dados gerada para a RMSP.

Publisher

Associacao Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes

Reference30 articles.

1. ActivitySim (2020) ActivitySim: An open platform for activity-based travel modeling. Disponível em: (acesso em 13/06/2024).

2. Ajauskas, R. (2021a) Procedimento para geração de populações sintéticas com base em dados disponíveis no Brasil. Dissertação (mestrado). Universidade de São Paulo. São Paulo. DOI: 10.11606/D.3.2021.tde-04112021-120207.

3. Ajauskas, R. (2021b) Documentação PopulationSimBR: a extensão do PopulationSim para o Brasil. Disponível em: (acesso em 13/06/2024).

4. Ajauskas, R. e O. Strambi (2019) Procedimentos para geração de populações sintéticas aplicada à modelagem de transportes: uma revisão dos métodos de reconstrução sintética. In 33º Congresso de Pesquisa e Ensino em Transporte da ANPET. Balneário Camboriú: ANPET, p. 25–37.

5. Bar-Gera, H.; K.C. Konduri; B. Sana et al. (2009) Estimating survey weights with multiple constraints using entropy optimization methods. In 88th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington D.C., Estados Unidos: Transportation Research Board, p. 09–1354.

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