Modelos de rede de transporte público e individual para estudos de acessibilidade em São Paulo.

O presente estudo tem como objetivo comparar a eficiência dos sistemas de transporte público e individual através da modelagem de redes em SIG. Foram revisados os conceitos de acessibilidade e indicadores de acessibilidade, modelos de rede de transportes, abordadas as etapas para criação dos modelos de rede, bases de dados utilizadas, configurações e atributos no sistema SIG. Os comparativos foram realizados através de dois níveis de detalhamento (simples e avançado) para as redes de transporte e elaborados índices de acessibilidade para os bairros do município de São Paulo através de parâmetros extraídos das redes modeladas. O estudo de caso consiste na medição de um índice de acessibilidade para empregos de baixa renda. Como resultado, os bairros centrais do município apresentam maior acessibilidade, porém, para o transporte público, alguns bairros fora da zona central também apresentaram alta acessibilidade devido à oferta de transporte público (metrô).

Modelo matemático baseado em lógica nebulosa para tratamento de variáveis e avaliação de contexto de sistemas dinâmicos.

A pesquisa apresenta uma adaptação do modelo matemático de lógica nebulosa. A adaptação é uma alternativa capaz de representar o comportamento de uma variável subjetiva ao longo de um intervalo de tempo, assim como tratar variáveis estáticas (como o modelo computacional existente). Pesquisas realizadas apontam para uma lacuna no tratamento de variáveis dinâmicas (dependência no tempo) e a proposta permite que o contexto em que as variáveis estão inseridas tenha um papel no entendimento e tomada de decisão de problemas com estas características. Modelos computacionais existentes tratam a questão temporal como sequenciador de eventos ou custo, sem considerar a influência de fenômenos passados na condição corrente, ao contrário do modelo proposto que permite uma contribuição dos acontecimentos anteriores no entendimento e tratamento do estado atual. Apenas para citar alguns exemplos, o uso da solução proposta pode ser aplicado na determinação de nível de conforto em transporte público ou auxiliar na aferição de grau de risco de investimentos no mercado de ações. Em ambos os casos, comparações realizadas entre o modelo de lógica nebulosa existente e a adaptação sugerida apontam uma diferença no resultado final que pode ser entendida como uma maior qualidade na informação de suporte à tomada de decisão.