Atualização de uma Base de Dados de Eixos de Via e Análise ...
127
MESTRADO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA E ORDENAMENTO DO TERRITÓRIO Atualização de uma Base de Dados de Eixos de Via e Análise Espacial do Potencial de Mobilidade Pedonal João Ferreira M 2018
Transcript of Atualização de uma Base de Dados de Eixos de Via e Análise ...
MESTRADO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA E ORDENAMENTO DO TERRITÓRIO
Atualização de uma Base de Dados de Eixos de Via e Análise Espacial do Potencial de Mobilidade Pedonal João Ferreira
M 2018
João Miguel das Neves Ferreira
Atualização de uma Base de Dados de Eixos de Via e Análise
Espacial do Potencial de Mobilidade Pedonal
Relatório de Estágio realizado no âmbito do Mestrado em Sistemas de Informação Geográfica
e Ordenamento do Território, orientado pelo Professor Doutor José Augusto Alves Teixeira e
coorientado pela Professora Doutora Teresa Sá Marques
Faculdade de Letras da Universidade do Porto
30 setembro de 2018
Atualização de uma Base de Dados de Eixos de Via e Análise
Espacial do Potencial de Mobilidade Pedonal
João Miguel das Neves Ferreira
Relatório de Estágio realizado no âmbito do Mestrado em Sistemas de Informação Geográfica
e Ordenamento do Território, orientado pelo Professor Doutor José Augusto Alves Teixeira e
coorientado pela Professora Doutora Teresa Sá Marques
Membros do Júri
Professor Doutor António Alberto Teixeira Gomes
Faculdade de Letras - Universidade do Porto
Professora Doutora Patrícia Catarina dos Reis Macedo Abrantes
Instituto de Geografia e Ordenamento do Território – Universidade de Lisboa
Professor Doutor José Augusto Alves Teixeira
Faculdade de Letras - Universidade do Porto
Classificação obtida: 18 valores
“No pain No gain”
(Arnold Schwarzenegger)
6
Conteúdo Declaração de honra ................................................................................................................. 8
Agradecimentos ............................................................................................................................. 9
Resumo ........................................................................................................................................ 10
Abstract ....................................................................................................................................... 11
Índice de ilustrações .................................................................................................................... 12
Índice de Quadros ....................................................................................................................... 14
Índice de tabelas .......................................................................................................................... 15
Lista de abreviaturas e siglas ....................................................................................................... 16
Introdução ................................................................................................................................... 17
Capítulo 1 – Enquadramento da Instituição de Estágio .............................................................. 19
Capítulo 2. – Enquadramento Teórico ........................................................................................ 21
2.1. O que é um SIG? .............................................................................................................. 21
2.2. A Evolução dos SIG.......................................................................................................... 22
2.2.1. Antes da Computação ................................................................................................ 23
2.2.2. Após a Computação .................................................................................................. 24
2.3. Os Assistentes de Navegação Pessoal (PNA) ................................................................... 29
Capítulo 3. - Metodologias .......................................................................................................... 32
3.1. Software ............................................................................................................................ 32
3.2. A Base de Dados .............................................................................................................. 33
3.2.1. Eixos de Via: Atributos e Regras .............................................................................. 34
..................................................................................................................................................... 38
3.2.2. Manobras: Atributos e Regras ................................................................................... 40
3.2.3. Condições de Circulação ........................................................................................... 44
3.2.4. Layers Complementares ............................................................................................ 50
3.3. Métodos de Atualização da Base de Dados ..................................................................... 53
3.4. Fluxo de Trabalho e Principais Desafios......................................................................... 58
4.1. Mobilidade Sustentável .................................................................................................... 73
4.1.1 Modos Suaves ............................................................................................................ 79
4.1.2 Mobilidade Pedonal .................................................................................................... 82
4.2. Área de Estudo ................................................................................................................. 84
4.2.1 Algumas estatísticas sobre a mobilidade da Maia ...................................................... 86
4.3. Metodologia ..................................................................................................................... 90
4.3.1 Mapa de Potencial Pedonal ........................................................................................ 90
7
4.3.2 Tratamento de dados (1º Fase) ................................................................................... 91
4.3.3 Tratamento de Dados (2ªfase) .................................................................................. 102
Considerações finais .................................................................................................................. 116
Referências bibliográficas ......................................................................................................... 118
Anexos....................................................................................................................................... 120
Anexo 1 - Estrutura da tabela dos Eixos de Via.................................................................... 121
Anexo 2 - Sinalização das diversas proibições ..................................................................... 123
Anexo 3 - Lista com as velocidades de deslocação pedonal por grupo etário ..................... 125
Anexo 4 - Mapa com as linhas de autocarro que servem o concelho da Maia ..................... 126
Anexo 5 - Autocorreção espacial da variável nº de movimentos pendulares realizados a pé à
freguesia (2011) .................................................................................................................... 127
8
Declaração de honra
Declaro que o presente relatório de estágio é de minha autoria e não foi utilizado
previamente noutro curso ou unidade curricular, desta ou de outra instituição. As
referências a outros autores (afirmações, ideias, pensamentos) respeitam
escrupulosamente as regras da atribuição, e encontram-se devidamente indicadas no texto
e nas referências bibliográficas, de acordo com as normas de referenciação. Tenho
consciência de que a prática de plágio e auto-plágio constitui um ilícito académico.
Porto, 30 de setembro de 2018
João Miguel das Neves Ferreira
9
Agradecimentos
Antes de mais, aproveito esta oportunidade para agradecer à minha família e
namorada por me terem acompanhado e ajudado neste percurso académico ao longo de
seis anos.
Gostava também de deixar o meu agradecimento ao corpo docente do Departamento
de Geografia, mais precisamente, aos docentes do Mestrado em Sistemas de Informação
Geográfica e Ordenamento do Território.
Uma palavra especial tem que ser reservada aos docentes que mais ativamente
contribuíram para que este relatório fosse possível. Um particular agradecimento ao
Professor Doutor José Augusto Alves Teixeira e à Professora Doutora Patrícia Abrantes
pelos conselhos partilhados no âmbito da análise espacial.
Um obrigado à InfoPortugal e à sua equipa, em especial à dr. Patrícia Teixeira pela
orientação e transmissão de conhecimentos, mas também ao Eng. Edgar Pereira e Eng.
Cátia Esteve por contribuírem para a minha integração.
Por fim, um obrigado a todos aqueles que me ajudaram, direta ou indiretamente, na
realização deste relatório.
10
Resumo
Este relatório é fruto de um estágio curricular realizado no âmbito da atualização de
uma base de dados de eixos de vias e pontos de interesse na empresa InfoPortugal
Sistemas de Informação e Conteúdos, S.A. Com a experiência profissional adquirida ao
longo do estágio, pretende-se dar a conhecer a estrutura dessa mesma base de dados e as
metodologias empregues na sua atualização.
Inicialmente, o estágio passou por um processo de formação onde foi dado a
conhecer as principais regras a ser respeitados na base de dados e pela escolha de um
tema para a realização de um caso de estudo.
O relatório encontra-se dividido por quatro capítulos: Enquadramento da
instituição de estágio, Enquadramento bibliográfico, A base de dados e Caso de estudo.
O primeiro capítulo prende-se pelo enquadramento da instituição de estágio, onde
são as áreas de atuação e um pouco da sua história.
No segundo capítulo é dado a conhecer um pouco do debate sobre a definição do
que é um Sistema de Informação Geográfica e a sua evolução.
O terceiro capítulo dá a conhecer a estrutura da base de dados bem como o
software e extensões necessárias para a atualização da mesma. Para além disso, mostra
de que forma se deve preencher as tabelas mais importantes.
O Caso de estudo ocupa o quarto capítulo, que mostra os passos necessários para
a criação de um Mapa de Potencial Pedonal.
Por fim, no final do relatório são dadas as considerações finais, aas referências
bibliográficas e a lista de anexos.
Palavras-chave: Sistemas de Informação Geográfica, Routing, Base de Dados,
Mobilidade
11
Abstract
This report is the result of a curricular internship in the updating of a data base of
routes and points of interest in InfoPortugal Sistemas de Informação e Conteúdos, SA
With the professional experience acquired during the internship, it is intended to give to
know the structure of this same database and the methodologies used in its updating.
Initially, the stage underwent a training process where the main rules to be respected
in the database and the choice of a topic for the accomplishment of a case study were
revealed.
The report is divided into four chapters: Framework of the internship institution,
Bibliographic framework, The database and Case study.
The first chapter deals with the framework of the internship institution, where the
areas of activity and a little of its history.
In the second chapter we get to know a little of the debate about the definition of
what is a Geographic Information System and its evolution.
The third chapter gives you the structure of the database as well as the software and
extensions needed to update it. In addition, it shows you how to fill in the most important
tables.
The Case Study occupies the fourth chapter, which shows the steps required to
create a Pedestrian Potential Map. Finally, at the end of the report are given the final
considerations, the bibliographic references and the list of annexes.
Keywords: Geographic Information Systems, Routing, Database, Mobility
12
Índice de ilustrações
Figura 1 – Cronograma do fluxo de trabalho durante este último ano de mestrado ................. 20 Figura 2 - Mapa temático do estudo do Dr.John Snow ............................................................... 24 Figura 3 – Estrutura da Base de dados e principais layers trabalhados ...................................... 33 Figura 4 - Exemplificação prática da importância do campo ‘POF’ no produto final.................. 38 Figura 5 - Exemplo prático do procedimento a ser usado para os números de polícia quando se usa o plug in “Swap Line Diretion” .............................................................................................. 39 Figura 6 - Exemplo de um campo de preenchimento manual. ................................................... 40 Figura 7 - Exemplo de um campo com preenchimento através de Combox. ............................. 40 Figura 8- Exemplo de um campo com preenchimento através de CheckBox. ............................ 40 Figura 9 - Exemplo de uma Rotunda e respetivas restrições ...................................................... 42 Figura 10 - Exemplo de um cruzamento ..................................................................................... 43 Figura 11 - Exemplo de um acesso .............................................................................................. 44 Figura 12 - Exemplo de uma proibição por data ......................................................................... 49 Figura 13 - Exemplos de combinações de restrições numa só ocorrência ................................. 50 Figura 14 - Exemplo prático da utilidade da hidrografia no processo edição ............................. 51 Figura 15 - Interface de manipulação do servidor das probes .................................................... 54 Figura 16 - Exemplo da resolução de uma probe no servidor Probeanalyzer ............................ 55 Figura 17 - Exemplo de um alerta valido para ser revisto ........................................................... 56 Figura 18 - Exemplo de uma probe provocado por um falso alerta ........................................... 57 Figura 19 - Exemplo de uma estrada em falta reportada pelos técnicos fotogramétricos ........ 58 Figura 20 – Fluxograma do desenvolvido do trabalho ................................................................ 58 Figura 21 - Exemplo de uma estação de serviço em falta ........................................................... 60 Figura 22 - Esboço e respetivo preenchimento de características de novas vias ....................... 61 Figura 23 - Resultado final da edição de uma estação de serviço .............................................. 62 Figura 24 - Utilização do layer pré-processamento para o campo ‘POF’ .................................... 63 Figura 25 - Utilização do layer pré-processamento para o campo “Fow”(Acessos) ................... 63 Figura 26 - Preparação e limpeza dos dados para a edição da rotunda ..................................... 64 Figura 27 - Utilização do plugin ‘Rectangles Ovals Digitizing’ ..................................................... 64 Figura 28 - A ferramenta ‘Merge feuture atributes’ ................................................................... 65 Figura 29 - Resultado final da edição de uma rotunda ............................................................... 66 Figura 30 - Utilização do layer Pré-processamento numa rotunda ............................................ 66 Figura 31 - Ponto inicial para a edição de um novo cruzamento ................................................ 67 Figura 32 - Desenho da geometria de um cruzamento ............................................................... 68 Figura 33 - Exemplo do preenchimento de estrições num cruzamento ..................................... 69 Figura 34 - Exemplo da indicação de sentido de trânsito para os veículos pesados .................. 70 Figura 35 - Exemplo de uma proibição imposta por peso ........................................................... 71 Figura 36 - Exemplo prático da edição do layer ‘LAND_AREAS’ ................................................. 72 Figura 37 - Comparativo de gasto energético entre carros convencionais e elétricos ............... 78 Figura 38 - A sustentabilidade aplicada ao sistema de transportes ........................................... 80 Figura 39 - Modos de deslocação utilizados na UE-27 ................................................................ 81 Figura 40 - Cartaz de divulgação da semana europeia da mobilidade na Cidade da Maia ......... 82 Figura 41 - Mapa enquadramento do concelho da Maia ............................................................ 85 Figura 42 - Percentagem do número de viagens e distância percorrida por meio de transporte. ..................................................................................................................................................... 86
13
Figura 43 – Fluxograma da Metodologia .................................................................................... 91 Figura 44 - Lista das categorias de Pois disponíveis na base de dados da InfoPortugal ............. 93 Figura 45 - Densidade populacional do concelho da Maia (2011), elaboração própria ............. 95 Figura 46- Rede viária do concelho da Maia, elaboração própria .............................................. 96 Figura 47 – Atributo especial na análise de redes ...................................................................... 97 Figura 48 – Áreas de influência para a categoria dos serviços públicos, elaboração própria .... 98 Figura 49 - Variável polos geradores, elaboração própria ........................................................ 100 Figura 50 - Normalização dos polos geradores através do método de amplitude ................... 101 Figura 51 – Cálculo do Potencial Pedonal ................................................................................. 102 Figura 52 - Estações de comboio e paragens de metro no concelho da Maia, elaboração própria ................................................................................................................................................... 103 Figura 53 – Recolha de campo através da aplicação “SW Maps’ .............................................. 104 Figura 54 – Polos Geradores da categoria Transportes Públicos após a Recolha de campo, elaboração própria .................................................................................................................... 105 Figura 55 - Áreas de influência da categoria transportes (após a adaptação), elaboração própria ................................................................................................................................................... 107 Figura 56 - Relatório para o medelo explicativo do Nº de Movimentos pendulares realizados a pé (2011) ................................................................................................................................... 109 Figura 57 –Mapa de Potencial Pedonal elaboração própria, adaptada de Morais (2013) ....... 112 Figura 58 - Mapa de potencial pedonal, Ferreira (2018) .......................................................... 113 Figura 59 – Mapa de Ganhos e Perdas de Potencial Pedonal ................................................... 115
14
Índice de Quadros
Quadro 1 – Definições de um SIG segundo diversos autores ..................................................... 22 Quadro 2 - Critério de classificação de eixos de via .................................................................... 34 Quadro 3 - Atributos do campo ‘ONEWAY’................................................................................. 35 Quadro 4 - Tipos de classificação do campo ‘FOW’ .................................................................... 37 Quadro 5 - Tipos de classificação ‘POF’ ....................................................................................... 37 Quadro 6 - Tipos de classificação do campo ‘COND_TYPE’ ........................................................ 41 Quadro 7 - Códigos e sinais de proibição de transito no campo ‘COND_SG’ ............................. 45 Quadro 8 - Restrições no âmbito da dimensão dos veículos ...................................................... 46 Quadro 9 - Tipos de datas possíveis no campo ‘M_TYPE’ ........................................................... 48 Quadro 10 - Elementos possíveis do Layer do uso do solo ......................................................... 52 Quadro 11- Divisão utilizada como exemplo para os polos geradores (adaptado de Morais,
2013). .......................................................................................................................................... 92 Quadro 12 - Organização dos polos geradores em categorias ................................................... 93 Quadro 13 - Correlação entre a densidade populacional e o número de movimentos pendulares realizados a pé.......................................................................................................... 94 Quadro 14 – Pesos atribuídos para cada categoria, adaptado de Morais, 2013 ........................ 99 Quadro 15 – Adaptação das áreas de influência da categoria transporte público ................... 106 Quadro 16 - Atribuição de pesos as categorias da variável ‘polos geradores’ (rank reciprocal) ................................................................................................................................................... 110 Quadro 17 - Potencial pedonal por percentagem (Metodologia de Lisboa) ............................ 114 Quadro 18 - Potencial pedonal por percentagem (Metodologia Adaptada) ............................ 114
15
Índice de tabelas
Tabela 1 - Utilização dos diversos modos de transporte por motivo de deslocação .................. 87 Tabela 2 - Utilização dos modos de transporte por freguesia em função do número de viagens ..................................................................................................................................................... 88 Tabela 3 - Utilização dos modos de transporte por freguesia em função do número de viagens ..................................................................................................................................................... 89 Tabela 4 - Utilização dos modos de transporte por freguesia em função da distância percorrida ..................................................................................................................................................... 90 Tabela 5 – Pontuação para as diferentes áreas de influência ..................................................... 98
16
Lista de abreviaturas e siglas
APA – Agência Portuguesa do Ambiente
AMP – Área Metropolitana do Porto
ESRI – Environmental Systems Research Institute
GNSS – Global Navigation Satellite System
GPS – Global Position System
INE – Instituto Nacional de Estatística
OLS – Ordinary Least Squares
ONU – Organização das Nações Unidas
POIS – Points of Interest
PNA – Personal Navigation Assistant
QGIS – Quantum GIS
SIG – Sistemas de Informação Geográfica
WCED – The World Commission on Environment and Development
17
Introdução
O presente relatório de estágio foi realizado no âmbito do 2º ano do Mestrado de Sistemas
de Informação Geográfica e Ordenamento do território. A escolha da opção de Relatório
de Estágio para obtenção de grau Mestre sempre foi a minha vontade, pois é uma ótima
ferramenta para a nossa introdução no mercado de trabalho.
O estágio curricular realizou-se entre 13 de novembro de 2017 e 22 de maio de
2018, ao longo de 600 horas. Como instituição de estágio foi escolhida a empresa
InfoPortugal - Sistemas de Informação e Conteúdos, S.A. Este relatório foi realizado sob
a orientação do Professor Doutor José Teixeira por parte da instituição de ensino e com a
supervisão da Dr. Patrícia Teixeira pela instituição de estágio.
Durante todo o estágio curricular, o trabalho foi realizado em parceria com o
departamento de SIG, no qual o objetivo foi contribuição para atualização da base dados
de eixos de via e pontos de interesse da empresa. Os dados produzidos neste âmbito têm
por objetivo principal a assistência na navegação automóvel, portanto a experiência ficou
marcada pela aprendizagem de novas metodologias. Deste modo, este relatório procura
sintetizar todas as regras indispensáveis para a manutenção de uma rede, em que a
qualidade e atualização dos mapas inseridos nos aparelhos que realizam routing (processo
que se baseia na escolha de um caminho numa determinada rede ou entre redes) é
responsável pelo sucesso da empresa, neste mercado cheio de soluções e de
competitividade.
Para além de dar a conhecer a minha experiência profissional ao longo de
seis meses, achou-se por bem dar um contributo na área dos SIG e Ordenamento do
Território. É neste contexto em que se baseia o estágio curricular apresentado neste
relatório. O objetivo do estágio foi precisamente contribuir para a uma base de dados
usada nos assistentes à navegação, em que foram compridas elevadas normas de exigência
para que os utilizadores pudessem usufruir do seu serviço com o mínimo de erro possível.
A informação foi trabalhada de maneira a ser apresentada de modo mais simples possível
no produto final e também de forma a otimizar o poder de processamento dos softwares
desses mesmo aparelhos.
18
Por isso, foi realizada uma abordagem à temática da mobilidade populacional, um tema
atual na discussão pública e que permitiu a simbiose entre o meio empresarial de produção
de dados e o académico. Portanto, a elaboração de um Mapa de Potencial Pedonal foi o
objetivo do caso de estudo deste relatório de estágio, sendo assim foi adaptada a
metodologia apresentada na dissertação “Os Sig no processo de Criação de Instrumentos
de Apoio à decisão, O Mapa de Potencial Pedonal de Lisboa” de Pedro Morais (2013),
procurando adapta-la ao concelho da Maia. Este tema encaixou perfeitamente nos dados
que foram trabalhados e também no meu gosto pessoal.
19
Capítulo 1 – Enquadramento da Instituição de Estágio
A InfoPortugal Sistemas de Informação e Conteúdos, S.A, é uma empresa
especialista em Sistemas de Informação Geográfica (SIG) e Soluções de Turismo e Lazer.
Foi fundada em 2001 e apresenta-se atualmente como uma empresa líder na área dos
Sistemas de informação geográfica, tendo em 2005 criado e desenvolvido marca Ndrive.
Outro marco importante da empresa foi em 2007 passar a ser parte integrante do grupo
Impresa.
Como principais áreas de mercado a InfoPortugal tem os Sistemas de informação
geográfica, a Cartografia e a Fotografia Aérea Digital. Neste âmbito apresenta variadas
soluções e produtos, pois possui meios próprios de aquisição de dados, como um avião
de recolha de Fotografia Aérea e um veículo para a produção vídeo terrestre
georreferenciado, que permitem o levantamento e produção de dados georreferenciados,
como ortofotomapas, cartografia e cadastro. Nesta mesma área a empresa conta com a
maior base dados geográficos em Portugal, que se encontra em constante atualização por
uma equipa qualificada. Esta base de dados conta com cerca de 130 mil pontos de
interesse, 170.500 km de eixos de via, 6559 km2 de áreas protegidas, 11.639 monumentos
georreferenciados. Como especialistas SIG desenvolvem ainda soluções WebSIG e de
geolocalização à medida das necessidades dos clientes. Estas mesmas procuram oferecer
uma fácil gestão de informação georeferenciável, respostas rápidas à tomada de decisão,
o aumento da eficiência e redução de custos, entre outros.
Como a sua base de dados de Pontos de interesse e eixos de via se encontra
preparada para realizar navegação automóvel, essa informação é vendida com esse
propósito, mas também são criadas internamente soluções de navegação automóvel,
portais web e aplicações mobile, como ‘allaboutportugal’ e ‘Alto Minho’. Dentro da
empresa, este enorme conjunto de informação de base cartográfica e de SIG é ainda
capitalizado em ofertas na área do Turismo.
De modo a compreender como o trabalho foi evoluindo ao longo do ano, foi
elaborado um cronograma dividindo as diferentes tarefas e em que momento foram
realizadas.
20
Figura 1 – Cronograma do fluxo de trabalho durante este último ano de mestrado
21
Capítulo 2. – Enquadramento Teórico
2.1. O que é um SIG?
Apesar de ser uma tecnologia emergente e cada vez mais usada, nos mais diversos
níveis do saber, pouco consenso existe sobre a sua definição, contudo o autor (Maguire
et al, 1991) entre outros autores procuram clarificar-nos sobre a problemática.
Os SIG’s são vistos como um caso especial dos sistemas de informação,
distinguindo-se por acrescentar a localização geográfica aos dados, mas partilham o
mesmo fundamento, ou seja, um sistema de informação que compreende um conjunto de
processos que passam pela recolha, codificação, análise, armazenamento e representação
de resultados. A informação representa um dos processos de desenvolvimento da nossa
sociedade moderna, por isso é um recurso de elevada importância que pode ser adquirido
e vendido por elevadas quantias. O valor da informação pode depender do contexto onde
é utilizada, da sua pertinência, do seu custo de recolha, do custo de armazenamento bem
como da manipulação e representação.
Falando agora dos SIG’s em específico, estes incluem tanto os sistemas de
informação manuais como os de base computacional, o que causa também alguma divisão
de opiniões quanto à sua origem. Contudo, hoje em dia usa-se praticamente apenas os de
base computacional. O que poderá causar a falta de consenso em relação à sua definição
e à diversidade de áreas e temáticas em que estão envolvidas, pois tal como (Coppock &
Rhind, 1991 p.22). No quadro 1 estão apresentadas algumas das definições de um SIG
segundo diversos autores.
22
Quadro 1 – Definições de um SIG segundo diversos autores
2.2. A Evolução dos SIG
É consensual que a história dos SIG se pode dividir em dois momentos: antes da
informática e num segundo momento com o surgimento da computação. Se pensarmos
nos SIG como um sistema de organização da informação geográfica e cartográfica,
podemos encontrar vestígios desde os tempos da invenção da escrita. A nível da
cartografia, esta remonta até ao tempo da pré-história por volta de 2000 a.C e 1500 a.C
como o mapa de Bedolina.
DoE (1987: 132)“A system for capturing, storing, checking, manipulating, analysing and
displaying data which are spatially referecenced to the Earth.”
Carter (1989: 3)
“An institutional entity, reflecting an organizational structure that
integrates technology with a database, expertise and continuing
financial support over time.”
Rocha (2000)
“Um sistema com capacidade para aquisição, armazenamento,
tratamento, integração, processamento, recuperação, transformação,
manipulação, modelação, atualização, análise e exibição de
informações digitais georreferenciadas, topologicamente
estruturadas, associadas ou não a um banco de dados alfanúméricos"
Burrough & McDonnell
(2004)
"A powerful set of tools for collecting, storing, retrieving, transforming
and viewing real-world data for a specific purpose"
Fitz (2008)
“Um sistema constituído por um conjunto de programas
computacionais, o qual integra dados, equipamentos e pessoas com
objetivo de coletar, armazenar, recuperar, manipular, visualizar e
analisar dados espacialmente referenciados num sistema de
coordenadas conhecido.”
Esri Portugal (consultado a
18/09/2018)
“Um Sistema de Informação Geográfica (SIG) permite-nos visualizar,
questionar, analisar e interpretar dados para compreender relações,
padrões e tendências.”
University of Wisconsin-
Madison (consultado a
18/09/2018)
“A geographic information system (GIS) is a system designed to
capture, store, manipulate, analyze, manage, and present all types of
geographical data.”
Geospatial World
(consultado a 18/09/2018)
“GIS is as the web or mobile app that can help you bring in your data
and integrate with maps that can be used to visualize and analyze the
data to find out patterns and derive trends.”
23
2.2.1. Antes da Computação
No entanto um dos aspetos mais importante dos SIG, a Análise Espacial, só é
potencializada com o surgimento das técnicas de sobreposição de camadas. Portanto os
SIG estão estreitamente ligados à evolução da cartografia temática (Parent & Church,
1987, citado por Grancho, 2005)
Um dos estudos pioneiros neste âmbito foram do médico John Snow (figura 2),
que conseguiu em Londres, durante uma epidemia de cólera no século XIX, através da
georreferenciação dos casos da doença e dos poços de abastecimento de água, estabelecer
uma relação que lhe permitiu descobrir a origem da contaminação (Caeiro, 2013). Este é
um dos exemplos clássicos da utilização de um SIG.
Com as preocupações sociais e ambientais trazidas pela Revolução Industrial e a
concentração de pessoas nos grandes centros urbanos, a procura por novas infraestruturas,
facto que potenciou em muito as primeiras sobreposições de mapas baseadas em relações
espaciais, que sustentaram os primeiros estudos para a localização de redes ferroviárias.
Como primeiro estudo a enquadrar todos estes fatores, destaca-se o The Atlas to
Accompany the Second Report of the Irish Railway Commissioners de 1838, que já
contava com a relação de proximidade entre os transportes e o que viriam a ser os SIG.
Portanto antes da introdução da informática no processamento da informação geográfica,
este documento já possuía uma metodologia com os fundamentos essenciais dos SIG
modernos (Sousa, 2010).
Atualmente, estes exemplos podem estar longe de ser vistos como um SIG, mas
partilham das mesmas preocupações que os sistemas mais modernos que possuímos. Já
no século XIX preocupavam-se com a existência da organização de uma base cartográfica
adequada, para permitir operações de sobreposição de camada de informação e análises
espaciais subsequentes (Grancho, 2005). Só a partir do século XVIII é a que a ciência
cartográfica teve condições e rigor para executar a exigência pedida por exemplos
anteriores, sendo que só a partir dessa altura é que se encontram as características dos
SIG como o conhecemos, ou seja “…sistemas manuais de organização, armazenamento
e análise de informação geográfica georeferenciada” (Grancho, 2005).
24
Figura 2 - Mapa temático do estudo do Dr.John Snow
Fonte: Grancho, 2005
2.2.2. Após a Computação
A criação de Roger Tomlinson, o Sistema de Informação Geográfico Canadiano,
foi responsável por estabelecer este termo a nível mundial pela primeira vez. (Coppock e
Rhind, 1991 p.28; Foresman, 1998; Longley et al, 2001, citados por Sousa, 2010),
segundo o mesmo, o projeto surgiu pela necessidade de criar para o Ministério da
Agricultura do Canadá uma forma mais rápida, precisa e barata de inventariar as aptidões
do solo do todo o território nacional. Portanto, o nascimento dos SIG surge a partir da
necessidade de mais informação geográfica e de uma forma mais eficiente de a gerir,
sendo os mesmos foram potenciados pelas novas tecnologias dos anos cinquenta e
sessenta. Então o verdadeiro impacto deste projeto supera mais do que a criação do
acrónimo SIG, ele impactou até aos dias de hoje a disciplina da Geografia bem como
outras ciências (Wright et al, 1997:346, citado por Sousa, 2010).
25
Segundo Longley et al (citado em Caeiro,2013), discute-se que a evolução dos
SIG modernos dá-se em três fases: a fase da inovação (1940-70); a fase da
comercialização (1980-90) e a fase da exploração (início do século XXI). Este processo
desenvolveu-se por duas regiões principais: América do Norte e a Europa.
Na década de 40 do século passado, terão surgido as bases teóricas que lançaram
os fundamentos dos SIG. Estes desenvolvimentos surgem no âmbito da “Geografia
quantitativa” e na sua necessidade do desenvolver modelos matemáticos para a análise
espacial. Na década seguinte com o desenvolvimento das formas de representação da
superfície terrestre e o advento dos computadores de terceira geração, começou a investir-
se na representação temática de bases cartográficas e na tentativa de automatizar o
processamento de dados espaciais.
Os anos 60, potenciados pelo rápido desenvolvimento dos computadores assistem
à procura, por parte dos grupos académicos, de programas baseados no conceito de Matriz
Geográfica, permitindo assim, associar atributos cartográficos a determinadas variáveis.
Processo extremamente importante no âmbito da análise espacial e operações de
modelação de mapas (Bolfe et.al, 2011). É nesta década, como já foi referido, que surge
o primeiro SIG moderno e mostra um interesse crescente pela cartografia computorizada
e ligações de bases de dados a localizações georreferenciadas. Essa necessidade levou a
que o U.S. Bureau of the Census procurasse uma automatização ao nível da gestão de
moradas, o que levou a que estas ideias fossem aplicadas no “New Haven Census Use
Stufy “de 1967 (USBC 1969-73, citado por Coppock e Rhind, 1991) e foram denominadas
por “geocoding”.
Nos anos 70, em Harvard terão sido também dados importantes avanços, muito
pela mão de Howard Fisher, que reuniu os especialistas necessários e assim, fundaram,
na Univerdidade de Harvad, o Laboratory for Computer Graphics, onde foi criado o
sistema SYMAP capaz de mapear pesquisas realizadas no âmbito da geoestatística
(Coppock e Rhind, 1991). Este primeiro projeto lançou os alicerces para uma série de
melhoramentos, com base na primeira versão do SYMAP. Através dele, uma parceria
entre o Harvard Lab e um gabinete de Arquitetura Paisagista criou o primeiro sistema
capaz de sobrepor várias camadas de informação, usando como estruturação do modelo
a célula ou grelha (Sousa, 2010). Estes projetos foram os primeiros no âmbito dos SIG a
26
disseminarem-se mundialmente, tendo sido influenciados e utilizados pela arquitetura
paisagista, que desde cedo, percebeu a importância da sobreposição de camadas, muito
devido ao trabalho Ian McHarg, que no seu livro “Design with Nature” de 1969, lança os
dados sobre a importância do uso de layers sobrepostos para análise espacial, que são a
base para a criação de softwares como ArcGIS, QGIS, AutoCad. Com este impulso e a
conjugação de outros fatores, estariam assim, reunidas as condições para a criação do
Software GRID (graphic display of rectangular grid information) se desenvolver
(Chrisman, 1998, citado por Grancho,2005). A necessidade dos utilizadores fez com que
estes produtos evoluíssem cada vez mais, o que levou à evolução deste software,
tornando-o mais interativo e amigável para o utilizador. Este produto vocacionado para o
uso do formato raster, serviu de base aos primeiros softwares de sucesso comercial como
o IDRISI, o ARC/GRID e também o ODYSSEY (Chrisman, 1998, citado por Sousa 2010).
Os anos 80 marcam o início do mercado dos softwares SIG. Depois do sucesso
alcançado pela equipa do Harvard Lab, ao lançar mais um software, o ODYSSEY, que
incluía a integração de estruturas topológicas e bases de dados vetoriais (Chrisman, 1998,
citado por Grancho 2005), a equipa separa-se. Alguns dos membros que haviam saído do
Harvard Lab juntam-se à Environmental Systems Research Institute (ESRI), fundada por
Jack Dangermond. Através de todo o conhecimento obtido no pelos membros no Harvard
Lab, em 1982, a ESRI lança o Arc/Info 1.0, programa que tem a sua base conceptual no
ODYSSEY. Este programa revoluciona o mercado, pois pode correr em todo tipo de
plataformas desde os computadores pessoais, até os mainframes1. Pode dizer-se que a
ESRI representa a herança do que foram os primórdios do SIG e dos responsáveis que os
potenciaram. Hoje em dia, é uma empresa global com lucros de milhões.
Na Europa, o SIG terá surgido a par com os avanços do continente americano,
contudo, estes avanços dividiram-se por alguns países, em especial na Inglaterra e no
norte da Europa. Muitos desses avanços deram-se com pouca cooperação entre os
investigadores europeus. Para além deste fator, o fato dos países europeus praticamente
1mainframe é um computador de grande porte dedicado normalmente ao processamento de um volume enorme de informações. 2Um plotter ou Lutther é uma impressora destinada a imprimir desenhos em grandes dimensões, com elevada qualidade e rigor, como por exemplo mapas cartográficos, projetos de engenharia e grafismo.
27
não possuírem terrenos do estado, limitou em muito o desenvolvimento dos SIG. Ao
contrário da Europa, os EUA possuíam vastas áreas de terrenos públicos, fazendo com
que houvesse uma grande aposta por parte do estado no desenvolvimento dos SIG para a
gestão dos mesmos. Segundo (Rhind, 1998, citado por Grancho 2005), o
desenvolvimento dos SIG no panorama europeu dividiu-se em três períodos:1950 – 1974,
1975 – 1985 e 1986 – 1995.
Os primeiros exemplos europeus (1950 – 1974) de cartografia computorizada
terão sido cartas meteorológicas produzidas pelo Instituto de Meteorologia de Estocolmo
a partir de 1950. Ainda na Suécia surgem os primeiros estudos na área da
georreferenciação através do Departamento de Geografia da Lund University. O National
Swedish Council for Building Research foi responsável por criar um projeto de
investigação, que culminou com a criação do primeiro plotter2 raster de grande formato.
Neste país surgiu também o primeiro trabalho envolvendo georreferenciação no cadastro
predial, esta medida foi introduzida, em 1964 e 1966, por o Land Register Committee.
(Grancho, 2005). Um outro país com um papel central no desenvolvimento dos SIG à
escala Europeia, foi a Inglaterra. Em 1950, Coppock usando um computador da London
University, analisou meio milhão de registos e atribui-lhes uma classificação para que
estes pudessem ser cartografados à mão (Grancho, 2005). Contudo o que realmente marca
o contributo inglês neste período foi a criação da Experimental Cartography Unit (ECU),
que a partir de 1967, desenvolveu um conjunto de softwares revolucionários que
permitiam a conversão de coordenadas, alteração de projeções, edição de entidades de
desenho, estatística de bases de dados, compressão de dados, reconhecimento automático
de linhas, entre outras funcionalidades encontradas por exemplo no ARCMAP atual. Nos
anos 60, para além da Experimental Cartography Unit (ECU) também contribuíram para
o desenvolvimento dos SIG, algumas instituições públicas como Ministry of Local
Housing and Govern ment com o seu software LINMAP de 1968 e alguns investigadores
como T. C. Waugh desenvolveu um software de cartografia baseado em tecnologia de
impressão line printer o Geographic Information Mapping and Manipulation System
(Rhind, 1998 citado por Grancho 2005).
28
O segundo período (1975 – 1985) ficou marcado pela difusão do conhecimento
dos SIG pela Europa, ao contrário da fase referida anteriormente que ficou restringia a
um pequeno conjunto de países.
A Holanda segundo Rhind, 1998 deu iniciou neste período a um forte
desenvolvimento nesta área, influenciando a administração pública e potencializando a
sua capacidade empresarial nesta área. Pelo contrário, o outrora pioneiro Reino Unido
diminui o incentivo financeiro aos sistemas geográficos nesta década. A Holanda
procurou atrair investigadores estrangeiros, dos quais se destacam Peter Burrough e Stein
Bie de Oxford. Eles contribuíram para desenvolvimento do SIG holandês, trabalhando
com universidades e organismos públicos (Rhind, 1998, citado por Gancho 2005).
O terceiro período (1986 - 1995) passa pela consolidação desta tecnologia.
Portanto é nesta altura que se assiste a uma divulgação generalizada dos SIG por toda a
Europa. Nesta fase assiste-se à introdução de softwares comercias. O primeiro programa
inteiramente comercial a ser usado na Europa foi o ARC/INFOv2 da ESRI em 1983
instalado num computador do BirBeck College, em Londres. Estes programas usufruíram
da evolução dos computadores pessoais, possibilitando que estes pudessem ser usados
por um maior número de pessoas. Deste modo, assistiu-se ao aumento do mercado dos
softwares SIG (Rhind, 1998, citado por Gancho 2005). Portanto, é possível afirmar que o
panorama americano e europeu nos anos 90 já se encontrava praticamente igual.
O que se pode destacar nesta fase, foi o aparecimento dos grandes projetos
europeus, financiados pela Comissão Europeia, possibilitados pela crescente
consolidação das relações entre países. Estes projetos marcaram uma revolução sem
precedentes na forma como podemos aceder aos dados, na uniformização dos mesmos e
na cooperação científica. É possível afirmar que a criação da Agência Europeia do
Ambiente (EEA) terá sido de extrema importância e que projetos como: GISDATA,
GINIE, INSPIRE, CommonGIS e a CORINE Land Cover terão produzido mais
informação sobre ciência de informação geográfica.
No início do século, é inegável que o aparecimento da gigante tecnológica Google
no mercado dos SIG, causa uma revolução sem precedentes, através das suas plataformas
Google Maps e Google Earth, pode-se afirmar que a capacidade de gerir e ter acesso a
informação geográfica como imagens de satélite, arruamentos, modelos 3D e GPS, foi
29
disponibilizada para a população em geral. Neste período assiste-se também à difusão da
utilização de métodos de análise espacial provenientes da geografia quantitativa, como a
lógica difusa (fuzzy logic) e redes neuronais, bem como, a disseminação da modelação
espacial, que permitem simular a dinâmica espaciais sobre variados temas, devido à
crescente capacidade de processamento dos computadores (Bolfe et al, 2011). Ainda
neste período assistimos à introdução de Softwares SIG livres e OpenSource, que
permitem à comunidade desenvolver as suas próprias soluções, e também aos SIG na
palma da mão, devido a cada vez maior capacidade de processamento dos dispositivos
moveis.
2.3. Os Assistentes de Navegação Pessoal (PNA)
Como os dados trabalhados durante o estágio tem em grande parte o objetivo de
serem usados em sistemas de navegação, torna-se necessário fazer uma pequena
abordagem ao tema. Hoje em dia praticamente todos os carros saem da fábrica com um
sistema de navegação baseado no sistema de localização GPS. Em 2007, só na Europa
Ocidental foram vendidos 14.4 milhões de sistemas navegação orientados por satélite
(Skog & Handel, 2009).
O desenvolvimento dos sistemas de navegação pessoal, dá-se através da evolução
tecnológica potenciada pela conexão sem fios, como é natural esta tecnologia foi aos
poucos também introduzida na indústria automóvel. O que levou a que surgissem novos
tipos de serviços de recolha de dados para apoiar a condução e a também a transmissão
desses mesmos dados para uma outra localização de forma a serem analisados. (Broy et
al. citado por Piedade, 2015). Estes serviços de transmissão de informação sem fios e a
sua devida análise, são denominados de telemática (Ackermann et al. citado por Piedade,
2015).
O primeiro sistema de telemática a ser comercializado foi o OnStar, lançado pela
General Motors em 1996, o sistema nele incluído tinha por objetivo localizar um veículo
em caso de perda ou roubo (Yoo, citado por Piedade, 2015). Este é um marco importante
para indústria automóvel, pois apesar de já existirem sistemas de navegação nos carros,
estes eram bastante primitivos e só com uso crescente da telemática na indústria
30
automóvel é que eles ganharam a precisão e praticidade que conhecemos hoje. As
primeiras aplicações desta tecnologia na indústria automóvel terão estado relacionadas
com questões de segurança e aconselhamento de rotas. Posteriormente, e com os
desenvolvimentos tecnológicos, estes sistemas foram começando a ser aplicados a gestão
de frotas e a aplicações moveis associadas à utilização da internet, como o GOOGLE
MAPS e WAZE. Segundo Henfridsson, os serviços de telemática automóvel podem
dividir-se da seguinte forma:
Na navegação e acessibilidade que consistem tipicamente em prover os
condutores de serviços de gestão de rotas e posicionamento dos seus
automóveis;
Nos serviços desenvolvidos para segurança que utilizam sensores com a
capacidade de detetar eventos relativos a acidentes;
Nas tecnologias de telemática que podem ser utilizadas para o aumento da
produtividade e eficiência nas empresas com serviços de frotas;
Nos serviços de telemática para manutenção remota de veículos que
diferem dos de entretenimento na medida em que estão orientados ao
veículo e não aos passageiros.
Para o efeito deste relatório apenas tem interesse referir em maior detalhe o que
toca a navegação e acessibilidade, que consiste em oferecer serviços ao condutor como a
posição do condutor e o caminho mais indicado através de assistentes de navegação
pessoal. Os Assistentes de navegação pessoal, são dispositivos vulgarmente conhecidos
como os “GPS´s dos carrros” e tem por objetivo fornecer ao utilizador um mapa, a sua
posição atual e indicar direções. Eles podem calcular a localização de um utilizador de
três formas distintas: de uma forma offline através de dispositivos como os acelerómetros,
interagindo com outros dispositivos na área e a partir de um sistema de posicionamento
como o GPS, Galileo ou Glonass (White et al. citado por Freitas, 2009). No entanto
praticamente todos estes dispositivos usam tecnologia GPS. Inicialmente apenas
conseguiam dar o cálculo da rota mais curta, mas com a evolução foram capazes de cobrir
outras necessidades como escolher uma rota baseada na distância e tempo, e também
introduzir informação de trânsito, acidentes ou obras (A. Karimi et al. Citado por
31
Piedade,2005). Permitindo assim aos utilizadores cada vez mais flexibilidade na busca do
seu trajeto ideal.
Apesar do referido, na área da telemática automóvel existem ainda alguns
problemas. De modo a que os assistentes de navegação pessoal possam dar respostas mais
precisas aos seus utilizadores, os sistemas de navegação e os mapas em que eles se
baseiam tem que ser melhorados, para que por exemplo as indicações de mudança de
faixa sejam o mais corretas possível (Skog & Handel 2009). Para conseguir a localização
através do sistema de posicionamento GPS, os assistentes de navegação pessoal usam
algoritmos que conseguem fazer um snap à via correta do mapa em que o utilizador se
encontra. Portanto a navegação está diretamente dependente da qualidade do recetor
GNSS e também da qualidade do mapa, para que haja um serviço de qualidade a
atualização dos mesmo nunca pode parar (Freitas, 2009).
32
Capítulo 3. - Metodologias
O projeto proposto pela empresa para o desenvolvimento do estágio curricular foi a
atualização de uma base de dados de eixos de via com base em tracking (processo de
determinação de locais em tempo real ou não de um determinado veículo) de viaturas e
informação disponibilizada por câmaras municipais.
Este processo caracterizou-se inicialmente por uma formação com o objetivo de dar
a conhecer o método de inserção e atualização dos dados relativos aos eixos de via. A
informação necessária para atualização dos dados surge, maioritariamente, de uma
aplicação que produz alertas de ruas em falta através da análise dos caminhos produzidos
pelo sistema “GNSS” de uma empresa de gestão de frotas. Outra fonte, desta vez interna,
é o departamento de fotografia área que quando deteta desatualização nos dados em
comparação com os ortofotomapas assinala as situações, e ainda, algumas câmaras
municipais podem fornecer informação de toponímia e números de polícia atualizados.
Por fim todos estes alertas são analisados e tratados num software SIG pelos editores.
Para que a rede possa ser disponibilizada em dispositivos de navegação ou usada em
produtos internos (mapas, geocoding, routing etc), após a edição esta precisa de ser
processada e sofrer um conjunto de análises e operações por forma a garantir a sua
navegabilidade, a não existência de erros topológicos e coerência da restante informação.
3.1. Software
O software utilizado foi o Qgis, este é um software de Sistemas de Informação
Geográfica desenvolvido pela “Open Source Geospatial Foundation” e que pode ser
utilizado em variadíssimas plataformas como Linux, Unix, Mac OSX, Windows e Android.
É um software capaz de gerir informação georreferenciada com uma enorme facilidade,
e que tem como principal concorrente o Arcgis sendo que apresenta uma grande vantagem
em relação a este, é gratuito e Open Source. Inicialmente a versão do software usada foi
a Quantum Gis 1.8.0-Lisboa, uma versão um pouco antiga, mas que permitia uma correta
utilização de uma ferramenta muito importante para o trabalho, o Merge Atribbutes of
Selected Feutures que permite a junção dos atributos dos itens selecionados. Em versões
posteriores esta ferramenta apresentava um Bug, o Merge era incorretamente efetuado em
33
atributos que estavam configurados como não editáveis, causando graves alterações nos
dados. No entanto após uma fase de experimentação por parte da empresa chegou-se à
conclusão que na versão 2.18 este problema já se encontrava resolvido pelo que tomaram
a decisão de migrar para esta versão mais recente. Este processo decorreu de uma forma
faseada, uma vez que os editores tiveram de se ambientar com as alterações, que se
registam principalmente: no merge attributes, que na versão 2.18 permite realizar o merge
apenas nos campos desejado; a adição da ferramenta reshape que permite continuar uma
linha a partir de uma pré-existente e diversas alterações ao nível de simbologia e de
configuração de labels que permitiu melhorar o desempenho dos operadores na edição .
Para o trabalho de edição dos eixos de via é fundamental equipar o Qgis 1.8 com
dois plugins o “Rectangles Ovals Digitizing” e o “Switch the direction of a polyline”
ambos pertencentes ao repositório oficial do QGis, o primeiro permite-nos desenhar
polígonos em formas ovais como círculos e elipses, de forma a auxiliar o desenho das
rotundas, o segundo tem o objetivo de trocar o sentido de digitalização das linhas.
3.2. A Base de Dados
A base de dados da InfoPortugal é constituída por diversas tabelas que se
encontram organizadas em subgrupos denominados por esquemas e classifica-se como
sendo do tipo relacional. O esquema onde se encontram os layers passíveis de ser
alterados de forma a proceder a atualização da rede é o ‘PRODUCAO’. Portanto as
alterações que realizei na base dados focaram-se nas assinaladas na figura 3:
Figura 3 – Estrutura da Base de dados e principais layers trabalhados
34
3.2.1. Eixos de Via: Atributos e Regras
De todas estas tabelas a que é alvo de maior manipulação é a que corresponde ao
layer dos eixos de via onde se regista toda a informação referente à toponímia, números
de polícia, sentidos de trânsito, número de faixas, classificação de via entre outros (anexo
1).
Um dos atributos com edição obrigatória é o 'CLASSIF' que corresponde à
importância do eixo de via, podendo variar entre os valores de 1 a 8, sendo que 1 é mais
importante e 8 o menos importante. É com base neste atributo que é possível obter as
colorações apresentadas no quadro 2. Esta classificação rege-se pela seguinte regra,
sempre que hierarquia inferior seja retirada, as restantes devem continuar interligadas
entre si, portanto, um nível de eixo de via só pode fazer ligação consigo mesmo ou com
um eixo de via com um nível superior, sendo que na classificação máxima, nas
autoestradas, apenas se podem ligar entre si. Todos os exemplos apresentados neste
relatório apresentarão a coloração a atribuída no quadro 2.
Quadro 2 - Critério de classificação de eixos de via
O ‘ONEWAY’ é outro atributo essencial sendo responsável pelo sentido de
trânsito para os veículos comuns. Existem outros campos da tabela que permitem inserir
sentidos de trânsito para veículos específicos como táxis, ambulâncias, veículos de
recolha do lixo, entre outros. O sentido de trânsito pode variar em quatro valores
diferentes (quadro 2), sendo que por defeito é preenchido como duplo. Apesar de ser
possível colocar um sentido de trânsito diferente da digitalização, ‘TF’, isto deve ser
evitado visto que pode causar problemas com outras tabelas dependentes desta
1 – Auto-estradas
2 – IPs, ICs e Variantes
3 – Estradas Nacionais Principais (ligação entre IPs e ICs)
4 – Estradas Nacionais Secundárias e Avenidas Principais
5 – Estradas Locais e Ruas Principais
6 – Ruas Secundárias
7 – Rede capilar das cidades
8 – Acessos Privados e Ruas interiores
35
caraterística. É nestas situações que a ferramenta que referi anteriormente, o “Swap Line
Diretion” tem bastante utilidade pois permite-nos trocar o sentido de digitalização sem
ser necessário desenhar novamente o segmento, contudo a utilização desta ferramenta
implica alguns cuidados pois existem atributos que são preenchidos consoante o lado da
via. Um destes casos são os números de polícia em que a alteração do sentido de
digitalização representa consequentemente a alteração dos valores de início, fim e lado
da respetiva sequência de números.
Quadro 3 - Atributos do campo ‘ONEWAY’
FT Aplica-se para os casos de vias com
sentido único onde o trânsito corresponde
ao sentido de digitalização
TF Aplica-se para casos de sentido único
onde o trânsito difere do sentido de
digitalização
NULL Aplica-se quando a via permite trânsito
em ambos os sentidos
N Aplica-se quando a via não permite
trânsito automóvel
O último campo obrigatório, é o 'LANES' que corresponde à informação sobre o
número de faixas contidas num eixo de via, é independente do sentido de trânsito e não
deve contabilizar as faixas de BUS. As vias com menos de 3 metros de largura devem ser
classificadas como tendo zero faixas e por isso, recebem o valor de sentido de trânsito
“N” (não transitável) e ‘CLASSIF’ 7 ou 8, por forma a não ser consideradas como opções
para a circulação automóvel e consequentemente serem de menor importância.
Explicados os campos que são estritamente necessários para finalizar um eixo de
via existem ainda outros que apesar da sua não obrigatoriedade na validação o editor
deve-lhes prestar atenção porque também são editados com alguma frequência. Como o
'NAME', 'FOW', 'POF' e todos os campos correspondentes ao preenchimento de números
de polícia.
O campo do 'NAME' corresponde ao nome de rua e deve ser preenchido sempre
que possível. O preenchimento deste atributo segue um conjunto de regras específico,
visto que ao contrário dos outros o seu conteúdo não se encontra previamente
36
estabelecido, portanto não devem ser usadas abreviaturas, mesmo que estas constem nas
placas toponímicas, com a exceção de não ser possível identificar o significado da
abreviatura (Exemplo: “Dr.” deve estar como “Doutor”). As autoestradas, estradas
nacionais e municipais devem ser preenchidas com a respetiva sigla (A, EN, EM, CM)
seguido do número identificativo da estrada como por exemplo EN125. Todos os
segmentos que fazem parte da mesma rua têm que ter o mesmo nome, assim é necessário
ter atenção a casos que não se encontra homogeneizado, como por exemplo “Rua de 5 de
Outubro ou “Rua 5 de Outubro” e “Rua da Alegria” ou “Rua da Alegria (EN125)”, a ideia
é a manter a coerência dos nomes em todos os segmentos que fazem parte da mesma rua.
Um outro campo que é preenchido frequentemente e de extrema importância para
a navegação é o ‘FOW’. Este campo corresponde a observações fixas na rede viária que
implicam uma sinalização específica na base de dados, de modo a que a navegação
introduza instruções de voz nesses casos especiais. Este campo permite-nos identificar na
rede sete observações distintas, como podemos observar na tabela 3, sendo as mais
comuns as de rotunda e acesso.
Na situação de rotunda o sistema de navegação informa o utilizador que vai entrar
numa rotunda e sair numa determinada saída, para que esta instrução seja corretamente
gerada todos os segmentos que a constituem devem estar sinalizados no ‘FOW’ e numa
mesma junção não poderão convergir dois segmentos para que a contagem das
saídas/entradas seja efetuada corretamente.
Em relação à sinalização de segmentos como acesso, esta tem como objetivo
permitir a instrução de voz de “Siga pela direita/esquerda” em vez de “Vire à
direita/esquerda”. São sinalizadas maioritariamente em segmentos de acesso a vias
rápidas, estando associadas às chamadas vias de abrandamento e de aceleração do código
da estrada.
“Via de abrandamento: via de trânsito resultante do alargamento da faixa de rodagem e
destinada a permitir que os veículos que vão sair de uma via pública diminuam a velocidade já fora da
corrente de trânsito principal;” “Via de aceleração: via de trânsito resultante do alargamento da faixa
de rodagem e destinada a permitir que os veículos que entram numa via pública adquiram a velocidade
conveniente para se incorporarem na corrente de trânsito principal;”
(Código da Estrada)
37
As restantes tipologias do ‘FOW’ apesar de ocorrem com menor frequência não
deixam de ter a sua importância, como a indicação de “Ferry-boat” que implica custos
adicionais de circulação, ou a sinalização de “Escadas” que dificulta ou impede a
circulação de bicicletas.
Quadro 4 - Tipos de classificação do campo ‘FOW’
1 Rotunda
2 Acesso
3 Área/Estação de Serviço
4 Rua Privada
5 Parque de Estacionamento
6 Escadas
7 Ferry-boat
O campo POF tem o propósito de identificar ‘Obras de Arte’ na via pública sendo
maioritariamente utilizado para alterar a representação gráfica de vias no mapa (ver tipos
possíveis no quadro 5). Sempre que um segmento é sinalizado como “Túnel”, este poderá
apresentar um padrão e coloração diferente das restantes vias, se for antes uma ‘Passagem
superior’ deverá estar representado no mapa “por cima” dos elementos com que cruza
(figura 3).
Quadro 5 - Tipos de classificação ‘POF’
1 Passagem superior
2 Passagem Inferior
3 Túnel
4 Ponte
38
Figura 4 - Exemplificação prática da importância do campo ‘POF’ no produto final
Os números de polícia tal como os nomes das ruas também são importantes na
navegação para moradas específicas. São seis campos que podem ser preenchidos em
relação a este atributo e denominam-se: L_A_FROM, R_AFROM, L_A_TO, R_A_TO,
L_IRREG e R_IRREG. Estes campos indicam o início e fim de uma sequência de
números de polícia e o lado da rua em que a mesma se encontra, portanto, os dois
primeiros campos correspondem ao primeiro número de ambos lados e os dois campos
seguintes identificam o último número de polícia também de ambos lados, é de salientar
que o preenchimento do início ou fim de uma sequência bem como o seu lado são
dependentes do sentido digitalização em que uma via foi desenhada. Quando os números
seguem uma sequência dita normal, ou seja, números pares de um lado e ímpares do outro,
com uma sequência totalmente crescente ou decrescente, apenas se coloca o número de
início e fim nos campos respetivos e os sistemas de navegação irão assim interpolar os
valores intermédios não sendo necessário o preenchimento manual dos campos L_IRREG
e R_IRREG. Estes dois últimos são preenchidos apenas quando a sequência segue um
padrão irregular ou misto, ou seja, apresenta números pares e ímpares ou sequência
crescente e decrescente do mesmo lado, nestes casos indica-se na mesma o início e fim
da sequência e depois preenchem-se os números que se encontram entre eles. Uma nota
importante vai para quando se usa o plug in “Swap Line Diretion” em vias com números
39
de polícia previamente preenchidos, pois este ao alterar o sentido digitalização “leva”
também os números consigo, o exemplo da figura 4 mostra um exemplo prático desta
situação.
Figura 5 - Exemplo prático do procedimento a ser usado para os números de polícia quando se usa
o plug in “Swap Line Diretion”
Em suma, na tabela dos ‘Eixos de via’ estes foram os campos que mais foram
editados no decorrer do estágio daí ter escolhido estes para serem alvos de uma explicação
mais detalhada. Contudo isto não significa que sejam estes os únicos campos que se deve
ter em atenção nesta tabela, existem alguns que apesar de sofrerem um preenchimento
mais esporádico têm muita importância nos dados finais como o ‘TOLL_RD,
MAX_SD/REAL_SD’ e os diversos campos com prefixo ‘DT’ (que indicam os sentidos
de trânsito quando existe segmentação de veículos, de acordo com o anexo2), pois estes
contêm informação de se a via é paga, o valor real de velocidade máxima e sentidos de
trânsito para alguns tipo de veículos.
A base de dados encontra-se configurada de forma a minimizar ao máximo o erro
humano. Assim existem alguns campos configurados com a opção ComBox em que o seu
preenchimento é feito através da escolha de uma lista de valores previamente definidos
ou com CheckBox em que se apenas ativa ou desativa uma opção (caso de campos
booleanos). Ainda assim existem alguns com possibilidade de preenchimento livre como
40
é o caso dos campos ‘CLASSIF, LANES e NAME’. Nas imagens 5,6 e 7 estão ilustrados
exemplos práticos das formas de preenchimento referidas anteriormente.
Figura 6 - Exemplo de um campo de preenchimento manual.
Figura 7 - Exemplo de um campo com preenchimento através de Combox.
Figura 8- Exemplo de um campo com preenchimento através de CheckBox.
3.2.2. Manobras: Atributos e Regras
Este layer serve para dotar a rede de informação relativa as manobras de
condução. A informação relativa a esta tabela permite navegação segmentada por tipo de
veículo e respetiva duração temporal. Assim sendo é garantido que a navegação
automóvel é realizada conforme as regras do código da estrada, havendo por este motivo
a necessidade de atualização destes dados na mesma ordem de importância da tabela dos
‘Eixos de Via’, para que por exemplo não ocorram casos de um dispositivo de navegação
indicar uma inversão de marcha ou calcular uma rota erradamente devido as restrições de
viragem se encontrarem desatualizadas.
O layer ‘Manobras’ possui campos com preenchimento pré-definido para o caso
das proibições de viragem durante 24h para todos os veículos (situações mais comuns).
Dentro desta tabela o campo que representa mais importância é o “COND_TYPE” que
corresponde ao tipo de condicionante que se pretende representar, como se pode observar
na tabela 5 existem 2 condicionantes possíveis. A restrição corresponde ao valor que é
41
preenchido por defeito e o seu objetivo consiste em introduzir na rede navegável a
informação dos locais onde não é permitido seguir uma determinada direção, são vários
os motivos que podem dar origem a sinalização de uma restrição, as restrições podem ser
de dois tipos simples ou múltiplas, consoante o número de vértices que sejam precisos
para a assinalar. Sempre que houver ligações entre eixos duplicados (vias com separador
central) e eixos não duplicados pode ser necessário assinalar a impossibilidade de
inversão marcha, como acontece por exemplo em algumas rotundas com acessos de
sentido o único (Figura 8) em que é necessário impossibilitar a inversão na origem da via
duplicada.
Quadro 6 - Tipos de classificação do campo ‘COND_TYPE’
42
Figura 9 - Exemplo de uma Rotunda e respetivas restrições
É também necessário na edição das restrições que seja tomada especial atenção a
casos onde haja presença de linhas contínuas, sinalização de obrigação e proibição. Os
casos mais comuns deste tipo situações são os cruzamentos onde se torna essencial
garantir que os dispositivos de navegação não iram indicar uma manobra proibida e
possivelmente causar distrações á condução, mas como podemos ver na figura 9 existem
alguns cruzamentos complexos onde em simultâneo temos que lidar com sinalização
vertical de obrigação e também linhas continuas, por este motivo está tarefa tem que se
realizada com especial atenção. Ainda nos cruzamentos deve-se simplificar a
representação de geometria de modo a evitar ao máximo a utilização excessiva de
restrições para que o routing seja o mais rápido possível.
43
Figura 10 - Exemplo de um cruzamento
A bifurcação corresponde ao segundo atributo possível de ser preenchido no
campo “COND_TYPE”, este é preenchido com menor frequência que o atributo referido
anteriormente e implica situações em que existe uma obrigatória mudança de destino com
base na faixa de rodagem em que o utilizador se encontra.
Por este motivo, como observado no quadro 6, podem visualizar dois exemplos
de bifurcações. Em ambas as situações existem uma perda de faixas nos eixos de via
seguintes, pelo que se torna essencial a indicação da faixa em que o utilizador se deve
encontrar por forma a seguir o destino definido pelo sistema de navegação. Assim as
bifurcações são uteis para permitir ao condutor, através de comando de voz,
antecipadamente se posicionar mais à direita ou esquerda mediante o seu trajeto.
Na figura 10 é visível uma outra situação em que não existe perda de faixas,
estando representado apenas uma saída desnivelada, neste caso é apenas sinalizado no
FOW como “Acesso” para a instrução de saída em vez de indicar instruções de bifurcação
“siga pela direita” ou “siga pela esquerda”.
44
Figura 11 - Exemplo de um acesso
Para além destas opções para indicação de realização de manobras, como já referi
anteriormente, é possível ainda diferenciar a quem se aplica a sinalética vertical que
proíbe uma certa manobra. A sinalética vertical de proibição pode ser acompanhada por
painéis adicionais que indicam a quem é aplicada a condicionante. Esta sinalética deve
ser interpretada segundo o anexo 2. Nos layers que usem a segmentação por veículos o
procedimento é o mesmo. Para além disto as manobras podem ser também segmentadas
por datas ou horas, mas como estes casos são muito raros, não foram trabalhados durante
o estágio.
3.2.3. Condições de Circulação
O Layer Condições de circulação tem por objetivo introduzir restrições de
circulação na rede de informação. Este layer permite indicar as proibições de circulação
que possam existir numa determinada via, sendo possível segmentar estas proibições
temporalmente, quando estas são inferiores a 24 horas ou em datas especificas. Além das
restrições referidas anteriormente, é também possível segmentar por sentido de trânsito,
tipo de veículo, dimensões e peso dos veículos.
Como noutras tabelas da base de dados, esta tem campos de preenchimento pré-
45
definido para as situações mais comuns, como por exemplo as proibições estão por defeito
aplicadas a todos os veículos, de modo a agilizar o processo de edição, por este motivo
irei focar-me, especialmente, nos campos específicos desta tabela.
Para começar uma restrição á circulação deve ter em conta inicialmente o sentido
de trânsito que ela proíbe. O campo ‘COND_VAL’ é o que permite especificar o sentido
trânsito das diferentes restrições possíveis, e o seu funcionamento é o igual ao do
‘ONEWAY’. Por exemplo, quando alguma restrição proíbe o sentido de trânsito deve ser
dada a indicação neste campo dessa condição, para depois se proceder a indicação nos
restantes campos das características que devem condicionar essa proibição.
Quadro 7 - Códigos e sinais de proibição de transito no campo ‘COND_SG’
46
Explicada a finalidade deste layer, passarei a explicar os campos mais importantes
que a caracterizam. Como é obvio não são contempladas todas as restrições presentes no
código da estrada, pois apenas são tomadas em conta aquelas que condicionam a
circulação e que causam segmentação de veículos em determinadas situações.
Como foi referido anteriormente, são tidas em conta restrições que condicionem
a circulação, quer temporalmente, quer por dimensão e peso. Mas como se pode observar
no quadro 7, existe um campo neste layer reservado a certas condições mais “especiais”
denominado de ‘COND_SG’. Estas restrições têm por objetivo indicar na rede de
informação seis restrições distintas, que consistem em proibições relacionadas com
trânsito proibido a veículos com reboque, a veículos que transportem cargas de risco e
veículos que ultrapassem uma certa tonelagem por eixo.
Quadro 8 - Restrições no âmbito da dimensão dos veículos
47
Para manter a qualidade da informação e conseguir segmentar os mais variados
tipos de veículos torna-se fundamental ter em conta as restrições relacionadas com a
dimensão dos mesmos. Por este motivo a informação relativa a este tipo de restrições, a
par de outras, deve estar o mais atualizada possível para que os condutores não sejam
induzidos em erro. Como se pode observar, no quadro 8 Layer “Condições de Circulação”
tem quatro campos que permitem indicar o peso, comprimento, largura e altura máximos.
Na tabela é também possível visualizar exemplos para as diferentes situações. Estes
campos são de preenchimento livre, como já foi explicado.
Como já foi mencionado, para além das restrições físicas que certas vias podem aplicar
aos veículos, podem haver restrições a nível de data e horários que esta base de dados
também comporta. O preenchimento na base de dados relativamente a informação sobre
restrições à circulação baseadas em datas torna-se um pouco mais complexo do que os
exemplos ilustrados anteriormente, pois as datas podem assumir variados formatos.
Portanto o campo M_TYPE é o que permite identificar os diversos tipos de datas
observados no quadro 9. Os tipos de datas podem variar entre 9 tipos de data diferentes.
Este campo serve apenas para dizer à base de dados que tipo de data que se pretende
indicar. Posteriormente, a ser indicada esta a informação o valor com as datas é
efetivamente preenchido em dois campos denominados de’ START_DATE’ e
‘END_DATE’, que como o nome indica servem para indicar a data de início e fim de uma
dada proibição. Todas as situações que envolvam a indicação de datas são editadas
seguindo estas regras.
48
Quadro 9 - Tipos de datas possíveis no campo ‘M_TYPE’
Tipo de data Descrição Exemplos Explicação
YYYY é o ano
MM é o mês
DD é o dia
Cada X é um Booleano (Y – Sim, N – Não) com
começo ao Domingo
Domingo - Não, Segunda - Sim, etc…
DD DD é um valor entre 01-31
2
Este formato data compreende um dia
especifico do mês, ex:2 Janeiro, 2 Fevereiro,…,
2 Dezembro
DDWWDD é um valor entre 01-07, onde 01 é
Domingo, 02 é Segunda, etc…
104 WW é um valor entre 01-05
Ex: 4º Domingo de cada Mês
WWDD é um valor 01-07, onde 01 é Domingo, 02 é
Segunda, etc…
5 WW é um valor entre 01-52
Ex: Domingo da 4º semana do ano
WW WW é um valor entre 01-05
5 Ex: 5º semana de cada mês
WW WW é um valor entre 01-52
5 Ex: 5º semana do ano
MM MM é um valor entre 01-12
7 Ex: Mês de Julho
DDMM DD é um valor entre 01-31
102 MM é um valor entre 01-12
Este formato compreende um dia específico
num determinado mês ex: 1 de Fevereiro
DMYDia fixo num mês
em específico
WMSemana fixa num
mês
WY Semana fixa no ano
MY Mês fixo num ano
DMDia fixo - Todos os
Meses
DWM
Dia fixo de uma
Semana - Todos os
Meses
DWYDia fixo de uma
semana - Num ano
FD Data CompletaYYYYMMDD
20110101
MK Mascara XXXXXXX NYYYYYN
49
Figura 12 - Exemplo de uma proibição por data
Como forma de ilustrar o funcionamento destes campos, na figura 11 temos
presente um exemplo prático onde seria necessário aplicar uma restrição à circulação por
data. No painel adicional ao sentido de proibição é possível ler “EM DIAS DE FEIRA
EXECPTO FEIRANTES”. Então para ser preenchida corretamente esta informação na
base de dados teríamos primeiro que indicar que a via é apenas de um sentido em dias de
feira, para de seguida, ser utilizado o campo ‘M_TYPE’ de modo a selecionar o tipo de
data mais indicado. Como esta feira se repete todas as Sextas-Feiras, o tipo de data a
utilizar é a do Tipo Máscara, porque esta é a única que permite introduzir uma data que
ser repita continuamente, pois as restantes opções são destinadas a datas que tenham de
ser cumpridas em determinados dias, semanas ou meses do ano. Após conseguirmos
encontrar o tipo de data correto, recorremos ao campo ‘START_DATE’ para podermos
indicar que efetivamente a proibição se impõe todos as sextas-feiras, como esta proibição
é contínua não possui uma data final, portanto o campo ‘END_DATE’ neste caso não é
preenchido.
Para além de proibições temporais impostas por datas, existem ainda outras
impostas por horas, denominadas de ‘START_TIME’ e ‘END_TIME’. Estes dois campos
não precisam de grande explicação pois o seu preenchimento é simples, quando é
necessário introduzir uma restrição horária numa determinada via preenche-se
efetivamente a hora que a restrição é imposta num formato de 00h a 23e59h.
50
Figura 13 - Exemplos de combinações de restrições numa só ocorrência
Todavia as restrições anteriormente apresentadas podem não aparecer
isoladamente, ou seja, em alguns casos acontece a imposição de várias restrições numa
só via simultaneamente. A base de dados compreende essas situações e é possível, tal
como acontece na via pública, que a restrição inserida neste layer possa resultar na
combinação de várias outras restrições. A figura 12 tem intenção de ilustrar e elucidar o
que foi referido anteriormente. Na figura é possível observar duas situações distintas em
que numa vemos uma combinação de uma restrição imposta por um peso máximo e
horário e em outra uma combinação de uma restrição por data e horário. Estes são apenas
dois exemplos, pois é possível combinar uma proibição com todas a restrições já referidas
anteriormente.
3.2.4. Layers Complementares
Como é óbvio não foi manipulada, durante o estágio, toda informação disponível na base
dados da InfoPortugal, pois esta cobre um vasto leque de situações e algumas não
necessitam de uma atualização frequente, como por exemplo, a informação sobre as
portagens. Para além disso, o tempo do estágio era limitado e por isso era necessário
aprender os processos mais importantes na edição da base de dados. Posto isto, para além
dos layers relacionados com a rede viária que já foram referidos anteriormente, ouve
necessidade de aprender a manipular um conjunto de outros dados que servem de
51
complemento à navegação e elaboração de mapas. Os mais relevantes desse grupo são os
que representam a hidrografia, espaços verdes e ocupação do solo.
Estes layers têm um processo de edição menos complexo como objetivo servir de
suporte à navegação, a par com o nome das ruas e números de porta, e de se apresentarem
como um enquadramento geográfico e estético nos produtos noutros empresa, como
serviços de websig, webmapping, mapas turísticos em papel e entre outros.
O layer hidrografia, tal como o nome indica serve para representar os vários tipos de
cursos de água. Este tipo de informação não sofre muitas alterações, sendo que o principal
motivo para realizar alterações é proveniente de dados em falta e construção de novas
barragens que mudam o perfil dos rios. A estrutura deste layer está organizada em duas
tabelas: uma para os cursos de água de maior dimensão, como rios importantes, que tem
a sua representação feita através de áreas; e outra tabela dedicada a cursos de água de
menor dimensão, como ribeiras, que tem a sua representação feita através de linhas.
Concluindo, na edição, a hidrografia tem de estar sempre visível, pois é essencial como
suporte ao campo’ POF’ para identificação de pontes. A imagem 13 representa
exatamente esse exemplo, onde se verificou que existia uma linha de água a cruzar com
uma estrada e não havia a indicação de existência de ponte. Para retificar esta situação foi
necessário isolar o segmento da via que correspondia ao comprimento da ponte, para se
poder indicar essa informação na base de dados.
Figura 14 - Exemplo prático da utilidade da hidrografia no processo edição
52
O layer espaços verdes é bastante simples, tem por objetivo identificar as zonas
verdes de utilização pública e ou privada e deve ser tido em atenção especialmente nas
cidades. Ele comporta a identificação de parques, jardins, miradouros e zonas ajardinadas
em rotundas, separadores centrais etc.
No que toca à edição dos três layers mencionados, o ‘LAND_AREAS’, que
representa a ocupação do solo, foi o mais trabalhado. A ocupação do solo que é
representada neste layer não tem por objetivo identificar o tipo de ocupação de uma
determinada área, mas sim infraestruturas relevantes ao longo do território conforme o
indicado no quadro 10. É uma informação importante de se manter atualizada, porque
estas áreas de interesse comum podem também servir como pesquisa para a realização de
routing.
Quadro 10 - Elementos possíveis do Layer do uso do solo
Código Tipo de elemento
3000 Outros
3001 Aeroportos
3002 Hospitais
3003 Shopping
3004 Parques industriais
3005 Parques Empresariais
3006 Universidades/Colégios
3007 Estádios/Pavilhões
3008 Cemitérios
3009 Campos de Golf
3010 Militar
Concluindo, foi nesta informação que o estágio teve a sua ênfase. É de salientar
que a empresa possui ainda um vasto leque de informação que não foi mencionada neste
capítulo, o que demonstra a seu grande potencial para abranger várias áreas de negócio,
53
tornando-a como já foi referenciado, uma das empresas líderes de mercado no contexto
dos SIG.
3.3. Métodos de Atualização da Base de Dados
Passando agora para um discurso um pouco diferente do anterior, mas mantendo
o assunto relativo a base de dados, vamos passar a conhecer as formas que são usadas
para esta se manter atualizada. A empresa procura ter uma variedade considerável de
fontes para conseguir recolher o máximo de informação. As fontes que se encontram
atualmente em uso são quatro, as probes, o feedback obtido através das fotografias aéreas,
câmaras municipais e por avisos dos clientes da empresa.
A cada três meses é processada a informação para que as alterações feitas pelos
editores sejam refletidas no produto final mais recente da empresa e das quatro fontes
indicadas anteriormente, duas delas são essenciais para manter esta taxa de atualização:
Probes e alertas do departamento de Fotogrametria.
As probes resultam de uma parceria da InfoPortugal com uma empresa de gestão de frotas
de veículos. Esta informação é gerada através dos dispositivos de localização instalados
em veículos, que reportam os seus percursos e velocidades em tempo real, estes percursos
são comparados com a informação dos eixos de via da InfoPortugal e se ocorrerem
incongruências são gerados alertas de possíveis desatualizações. Para além de ser gerada
informação sobre os percursos, é ainda recolhida a informação sobre a velocidade desses
mesmos veículos em tempo real que permite à empresa ter um serviço de informação de
trânsito automatizado. Para ser possível receber e interpretar esta informação existe um
servidor próprio denominado de Probeanalayzer (figura 14), onde cada editor necessita
de se conectar e classificar o estado de cada probe.
54
Figura 15 - Interface de manipulação do servidor das probes
Na figura 14 é ainda possível observar vários detalhes sobre esta interface, na parte
superior é possível verificar informação sobre as fontes de dados. De seguida, na barra
denominada por ‘State of Alertes’ é fornecido um resumo sobre o estado geral dos alertas,
ou seja, é apresentado o número de alertas por classificar: os que foram indicados como
válidos para serem revistos por editores, os corrigidos, os repetidos, as indicações de
propriedade privada e os falsos alertas. Por último, é possível selecionar os alertas que
pretendemos visualizar por cada estado.
Começamos por selecionar o estado ‘Unchecked’ que corresponde aos alertas por
classificar, tal como está apresentado na imagem 14, e seguidamente é apresentada uma
lista de resultados ordenada de forma decrescente pelo número de vezes que foi reportado
um alerta.
Na figura 15 está ilustrado um exemplo de classificação de uma probe como
“Private Street”, após confrontação da fotografia área com os mapas da empresa. Neste
caso existe uma estrada que é reportada corretamente como estando em falta, mas a
55
mesma serve de acesso a uma exploração agrícola, ou seja, uma propriedade privada, que
não tem interesse inserir nos dados.
Figura 16 - Exemplo da resolução de uma probe no servidor Probeanalyzer
O exemplo anterior é um dos mais comuns de ser reportado, pois muitas vezes as
frotas de veículos têm de entrar em propriedades privadas como indústrias e zonas
agrícolas o que gera um alerta. Para além dos casos das ‘Private Streets’, existem mais
duas classificações que são usadas com regularidade: a ‘In Review’ e o ‘False Alert’. O
estado ‘In Review’ serve para dar a indicação que o alerta é válido para ser inserido como
atualização na rede de eixos de via.
Na figura 16 é apresentado um exemplo de um alerta que foi considerado como
válido para revisão do editor. O caso específico reflete a falta de uma estrada dentro de
um hotel que poderia ser considerado como um caso de uma estrada privada, mas como
o hotel é de grandes dimensões e tem interesse turístico deverá ser classificado como ‘In
Review’ para que posteriormente seja resolvido no QGIS, onde o editor deverá desenhar
a geometria e classifica-la como oito na hierarquia dos eixos de via.
56
Figura 17 - Exemplo de um alerta valido para ser revisto
Outra situação bastante frequente é a questão dos falsos alertas, que podem ser
originados por percursos que envolvam sair do país ou por o dispositivo de tracking ter
uma perda de sinal fazendo que com que o alerta gerado seja inválido. Na figura 17
podemos ver um exemplo de um falso alerta causado por um veículo ter ultrapassado a
fronteira.
57
Figura 18 - Exemplo de uma probe provocado por um falso alerta
A segunda fonte informação mais utilizada são os alertas enviados pela equipa do
departamento de fotogrametria, que comparam os eixos de via existentes em zonas de
novas recolhas de fotografia área sinalizando as incongruências detetadas. As situações
são assinaladas num layer que é adicionado ao QGIS para que os editores possam analisar
as situações reportadas. Como podemos ver na figura 18 a ideia é idêntica à das probes,
mas em vez de os alertas serem representados pelo um percurso de um dado veículo, são
representados por um polígono. Os alertas podem por vezes conter observações para
ajudar no processo de edição.
58
Figura 19 - Exemplo de uma estrada em falta reportada pelos técnicos fotogramétricos
3.4. Fluxo de Trabalho e Principais Desafios
Figura 20 – Fluxograma do desenvolvido do trabalho
Este subcapítulo tem o objetivo de demonstrar as situações mais comuns e
dificuldades do dia-a-dia na edição da base de dados de eixos de via da InfoPortugal,
através de exemplos práticos do trabalho realizado durante estágio. As principais edições
59
realizadas foram a correção de geometria e introdução de novos eixos de via, edição de
cruzamentos e rotundas e inserção de informação sobre os atributos das vias existentes
como números de polícia, limites específicos de velocidade, informação de passagens
inferiores e superiores, entre outros.
As alterações realizadas durante a edição implicam na maioria das vezes a utilização
de vários layers em conjunto, por isso os exemplos não demonstram individualmente a
utilização de cada layer mas sim a sua utilização como um todo. Na edição alguns
cuidados devem ser tidos em conta, ao usar a ferramenta de corte do QGIS (Split
Features) não devemos aplica-la em cima de vértices, pois há uma grande probabilidade
de criarmos vértices duplicados e causar erros na rede. Em relação ao preenchimento de
campos na tabela é de evitar ao máximo erros de preenchimento, tais como: troca nos
campos, deixar campos de preenchimento obrigatório em branco e erros ortográficos no
preenchimento do nome das ruas. Ao nível da integridade dos dados é de evitar, erros no
campo ‘CLASSIF’ e de snaping entre vias.
Na seguinte sequência de figuras podemos observar um exemplo em que se verifica
a falta de eixos de via. Na figura 19 está representada a situação que dá origem a este
segundo exemplo. Neste caso trata-se da existência de uma estação de serviço que deve
ter sido construída após a última vez que algum editor trabalhou nesta área. Após serem
encontrados os pontos iniciais e finais dos novos segmentos, verifica-se com uma análise
mais detalhada que a edição está a ser realizada numa Estrada Nacional e que temos a
presença de linhas contínuas e sentidos únicos no que diz respeito aos acessos a estação
de serviço.
60
Figura 21 - Exemplo de uma estação de serviço em falta
Identificadas as situações que precisavam de ser tidas em conta, foi possível
proceder ao desenho das geometrias necessárias para representar a estação de serviço e
os seus acessos. Através da vista área da figura 20 é possível observar a rosa o esboço das
vias em falta. É também possível observar segmentos a preto que representam as
restrições do layer manobras, ou seja, a direção por qual os condutores não podem seguir
consoante a sua posição na via. Ainda nesta figura é possível visualizar de que forma a
tabela das vias deveria ser preenchida, visto que as estações de serviço devem ter sempre
‘CLASSIF” de 7 (classificação da malha geral da rede) e ‘FT’ no campo ‘ONEWAY’
que representa que o sentido de trânsito é igual ao da digitalização. A tabela das manobras
não necessitou neste caso de manipulação pois os atributos preenchidos por defeito
satisfaziam as necessidades (duração e veículos que afeta).
61
Figura 22 - Esboço e respetivo preenchimento de características de novas vias
O resultado final desta alteração é apresentado na figura 21 (lado esquerdo) onde é
possível confirmar visualmente que o sentido de trânsito das vias ficou corretamente
atribuído. As outras duas imagens da figura x representam o método de controlo de
qualidade por forma a minimizar as falhas, ou seja, quando são executadas edições que
alteram campos sobre os quais existem auxílios de controlo de qualidade, como a
indicação de rotundas, pontes, viadutos, separadores centrais e entre outros. Ao ativar os
layers de auxílio no layer group pré-processamento, neste caso percebe-se que não foi
esquecida a indicação que a via da estação de serviço refletia esse mesmo atributo no
campo ‘FOW’.
62
Figura 23 - Resultado final da edição de uma estação de serviço
No mesmo contexto é possível através das imagens da figura 22 ver que após
darmos informação à base de dados da existência de uma passagem superior e inferior,
no campo ‘POF’, que a essa informação foi atribuída e sua hierarquia respeitada, isto é, a
passagem superior encontra-se por cima da inferior.
Outro atributo do campo ‘FOW’ cujo controlo de qualidade é possível visualmente
é a indicação de “Acesso” em cruzamentos desnivelados, indicação esta essencial para
comandos de voz de “Siga pela direita”/“Siga pela esquerda” em vez de indicar “Virar à
direita”/”Virar à esquerda” como é o caso nos cruzamentos ao mesmo nível (figura 23).
63
Figura 24 - Utilização do layer pré-processamento para o campo ‘POF’
Figura 25 - Utilização do layer pré-processamento para o campo “Fow”(Acessos)
Explicados os passos mais essenciais na edição de vias, vamos passar a analisar
duas situações que foram bastante recorrentes durante o estágio, a edição de novas
rotundas e cruzamentos.
Começando pelas rotundas, a situação está assinalada pelo polígono a roxo e irá
necessitar, para além da edição de uma nova geometria que represente a rotunda, alterar
a geometria das vias adjacentes (figura 24).
64
Figura 26 - Preparação e limpeza dos dados para a edição da rotunda
Para procedermos ao desenho da rotunda em si, utiliza-se o plugin ‘Rectangles
Ovals Digitizing’ como auxílio ao desenho desta com uma geometria arredondada (figura
25). Este desenho auxiliar é feito num layer destinado para o efeito, no qual é possível
fazer snapping com o das vias.
Figura 27 - Utilização do plugin ‘Rectangles Ovals Digitizing’
Na figura anterior ficamos com uma imagem do esboço da rotunda, mas sem os
atributos devidamente preenchidos. No QGIS existe uma ferramenta que nos permite
realizar um Merge de atributos que iremos analisar através da figura 26. Esta denomina-
se de ‘Merge feature atributes’ e permite preencher os atributos de vários segmentos ao
mesmo tempo com base nos valores existes num outro segmento e alterar os elementos
que forem diferentes. Na situação em causa vamos querer manter os mesmos valores da
65
via principal nos segmentos da rotunda, como a classificação, o nome da rua, etc mas vai
ser necessário que o campo ‘FOW’ tenha a indicação de que são segmentos de rotunda
pelo que inserimos nesse campo o valor 1. Deste modo teríamos a rotunda editada,
faltando apenas realizar este processo para os acessos secundários, neste eles ficariam
com a mesma hierarquia que essas mesmas vias e também era necessário verificar os
sentidos de digitalização pois os acessos são de sentido único.
Figura 28 - A ferramenta ‘Merge feuture atributes’
A construção desta rotunda trouxe uma nova dinâmica a esta secção da rede de
estradas. Ao compararmos as imagens das figuras 24 e 27 verificamos que as duas vias a
azul, isto é, com uma hierarquia de nível 3 ficaram, após a construção da rotunda, com
uma ligação mais direta e rápida. Assim sendo quando existem estas situações é
necessária uma análise mais “humana” por parte do editor, pois não existe um manual
que indique a forma de perceber se uma via ganhou importância ou não, restando apenas
a interpretação de cada um. Deste modo podemos observar que a via foi promovida de
nível sete para seis, apresentando-se deste modo como opção mais viável de ligação entre
as duas estradas de maior importância.
66
Figura 29 - Resultado final da edição de uma rotunda
Também no caso das rotundas como operação final, devemos recorrer ao layer de
pré-processamento para confirmar que tudo estava em conformidade. Na figura 28
podemos confirmar que realmente a edição foi realizada sem falhas. Através das imagens
conseguimos perceber que foi dada indicação de rotunda à base de dados e a existência
de separador central nas vias principais através do campo ‘divider’.
Figura 30 - Utilização do layer Pré-processamento numa rotunda
De seguida será exemplificado o processo de edição de um cruzamento, que seguirá
a mesma sequência lógica que o exemplo anterior. No exemplo da figura 29 verificamos
que existe um cruzamento em faltam. O primeiro passo neste caso foi afastar as vias
67
existentes para os extremos do cruzamento.
Figura 31 - Ponto inicial para a edição de um novo cruzamento
Após termos preparado a área de trabalho para a edição, começamos o processo de
desenho da geometria dos novos segmentos do cruzamento tal como o ilustrado na figura
30. Um facto a destacar quando se trabalha neste tipo de cruzamentos é tentar evitar nós
desnecessários, pois se não o fizermos estamos a aumentar a quantidade de informação a
ser processada pelos GPS, diminuindo assim o desempenho dos dados. Na mesma figura
é possível perceber que na área assinalada por um quadro vermelho, que este princípio
foi respeitado, as vias que permitem fazer o cruzamento da faixa de rodagem não foram
conectadas com a da faixa da esquerda pois essa manobra não é legalmente permitida.
68
Figura 32 - Desenho da geometria de um cruzamento
Com a geometria editada o passo seguinte foi preencher os atributos dos
segmentos desenhados. Na figura x, já podemos observar as vias com os atributos
devidamente preenchidos, e também observar onde foram colocadas as restrições e
porquê. A edição das restrições é realizada após a análise da sinalização horizontal, vista
a partir da fotografia área. Para além disso, sempre que haja duplicação de vias numa
estrada é sempre preenchida uma restrição de inversão de marcha nos seus limites. Na
imagem da figura x, as restrições que não se encontram no interior do quadrado vermelho
demonstram a situação descrita anteriormente, nestes casos, normalmente, verifica-se a
existência de uma linha continua. As restrições que se encontram no interior do quadrado
são originadas através das regras de trânsito presentes no local.
Tomando como exemplo um veículo que siga pela faixa da direita, de acordo com a
sinalização horizontal, não pode cruzar de faixas na segunda interceção originado assim
a sinalização de uma restrição, as restantes no interior do quadrado têm o mesmo motivo,
mas com direções diferentes. No caso do sentido contrário, ao dado no exemplo anterior,
não foi necessário a indicação de uma restrição pois a via que liga as duas faixas tem um
sentido de trânsito contrário. Quando uma manobra já se encontra impedida pelos
69
sentidos de transito não existe a necessidade de indicação de restrições.
Figura 33 - Exemplo do preenchimento de estrições num cruzamento
Para além destas edições, mais correntes durante o estágio, foram editados ainda
outros atributos da base dados. Por exemplo quando uma via tem algum tipo de proibição
a um determinado grupo de veículos; a uma determinada característica; e informação
complementar da rede viária.
Começando pelas proibições de circulação atribuídas a um determinado grupo de
veículos, se estas se verificarem permanentemente são atribuídas no mesmo layer das
vias. Uma das situações mais comuns nestes casos é com os veículos pesados. A figura
32 dá-nos um exemplo de uma situação deste tipo. Pelas imagens, podemos perceber que
existe uma proibição no sentido para o qual o sinal aponta, mas que a mesma não se
atribui ao grupo dos pesados. Portanto, o processo de edição desta via foi “normal”, mas
após essa edição na tabela dos eixos de via, era necessário no grupo de campos ‘DT’
(responsáveis por dar indicação de sentidos de trânsito para grupo de veículos específicos)
preencher a informação relativa ao sinal presente na via. Como a indicação deste, era que
os pesados podiam circular no sentido de trânsito contrário ao do tráfego normal, no
70
campo do ‘DT_Trucks’ (pesados) foi indicado que o sentido de tráfego era contrário ao
indicado no ‘ONEWAY’. Também é possível verificar que nos campos ‘DT_Bus’ e
‘DT_EMERYH’ ouve um preenchimento igual, isto porque os veículos de transporte
público são considerados também como pesados. Além disso, os veículos de emergência
podem também transitar sempre que seja possível a circulação automóvel.
Figura 34 - Exemplo da indicação de sentido de trânsito para os veículos pesados
As proibições à circulação impostas por horários ou datas e por características dos
veículos, são introduzidas num layer à parte denominado de condições de circulação. O
preenchimento deste layer consiste em inserir uma entidade pontual sobre o/os
segmento/os de via afetado/os por uma determinada proibição, e seguidamente preencher
a respetiva tabela com as características da mesma. No exemplo da figura 33 está presente
uma proibição de limite de peso a uma via que, corresponde a uma pequena ponte. O
procedimento a seguir seria editar o layer das condições de circulação de modo a fazer
com que um ponto ficasse sobre a via em questão. De seguida na tabela preenchíamos os
campos responsáveis por refletir esta proibição, como podemos observar na imagem
baixo assinalado a vermelho. O campo ‘COND_VAL’ foi preenchido com a letra ‘N’,
porque este campo reflete a indicação do tipo de trânsito possível, sendo neste caso de
71
não transitável. O outro campo a preencher foi o ‘MAX_WEIGHT’, e como nome indica
serve para indicar o peso máximo da condição.
Figura 35 - Exemplo de uma proibição imposta por peso
Por fim, será exemplificado como funcionam na generalidade a edição dos layers
complementares da rede viária. Como demonstração será usado o layer
‘LAND_AREAS’, através da sequência de imagens apresentada na figura x podemos
perceber como se deve proceder à edição deste tipo de áreas. Normalmente este processo
acaba por ser assessório ao da edição das vias, na medida em que se vão encontrando
locais por atualizar ao longo da rede viária. Em primeiro lugar, depois de ser identificada
a área a atualizar, realiza-se o desenho de um polígono correspondente, neste caso, a um
estádio de futebol. Após a geometria estar finalizada devemos preencher as informações
sobre a área de interesse, como demonstrado pela tabela da figura 34. Posteriormente é
selecionada a categoria da infraestrutura e de seguida o seu preenchido o seu nome. Pode
concluir-se que este é um processo bem mais simples do que o necessário para a edição
das estradas.
72
Figura 36 - Exemplo prático da edição do layer ‘LAND_AREAS’
73
Capítulo 4. – Proposta de Potencial de Mobilidade Pedonal no
Concelho da Maia
Este capítulo tem por objetivo explanar outras potencialidades dos dados
desenvolvidos durante o estágio curricular, e permitiu conjugar o lado mais prático da
produção de dado e análise dos mesmos num ambiente mais académico.
Esta pesquisa debruça-se sobre o tema da mobilidade sustentável, pois existe
atualmente um ciclo de urbanização baseado na dispersão urbana e desterritorialização
das atividades económicas, que por sua vez causam uma maior ineficiência nos sistemas
de transportes públicos e por consequência o aumento do transporte individual (Silva,
2004). Em particular o estudo tem por objetivo calcular de modo mais eficiente possível
o potencial de mobilidade pedonal, por se integrar no conjunto dos modos suaves de
deslocação, que se apresentam como alternativa ao modo individual principalmente nos
centros urbanos. A área de estudo escolhida foi o concelho de Maia por ser o meu
município de residência e por possuir dinâmicas interessantes com freguesias com altas
densidades populacionais e outras tipicamente rurais.
4.1. Mobilidade Sustentável
Pode-se afirmar que o conceito de desenvolvimento sustentável surge pela
primeira vez no fim dos anos 80, no relatório da Comissão Mundial para o Ambiente e
Desenvolvimento denominado de “Our Common Future” (WCED, 1987). Conceito este
que veio abrir novas perspetivas sobre a forma como o Homem se relaciona com a
Natureza. Através de novo conteúdos teóricos, da promoção da solidariedade entre os
diferentes grupos de pessoas e os ecossistemas. Mas também pela introdução de um
modelo de desenvolvimento que assenta não só nas condições de partida, mas também no
equilíbrio ambiental, económico e social. A partir deste momento, foi possível que a
consciência inicial que temos dos problemas pudesse resultar em mudanças quer
quantitativas quer qualitativas refletidas no modo de vida em comunidade (APA, 2010).
Este novo paradigma revela-se extremamente importante na medida em que
permite planear o futuro com mais otimismo. Toma como ponto de partida e como
condicionantes as restrições ambientais, o que apesar de positivo é ao mesmo tempo um
74
desafio, pois o equilíbrio com a vertente económica e social pode não ser o mais
harmonioso. Muito devido ao grande crescimento da população urbana as cidades são
lugares onde o conflito entre os três pilares do desenvolvimento sustentável é maior.
Segundo a ONU (consultado em 2018) hoje em dia vivem nas cidades 54% da população
número que aumentará para 66% em 2050.
Portanto, esta corrente de pensamento com naturalidade chegou também à
problemática da mobilidade. A mobilidade é uma parte essencial do desenvolvimento
humano e nos nossos dias mais do que nunca constitui um elemento dominante de uma
sociedade moderna. Por este motivo houve a necessidade de juntar ao termo mobilidade
urbana o termo sustentável, que pretende não reduzir a mobilidade em si, mas mudar a
forma que é exercida. É importante ter em conta que que o incremento da mobilidade
urbana acarreta desafios que transcendem para além da relação dos transportes com o
ambiente. A mobilidade representa um direito inerente a todas as pessoas que acarreta
custos tanto socias como económicos. “O aumento continuado das emissões de gases
com efeito de estufa associado ao sector dos transportes, os crescentes
congestionamentos de tráfego – no tempo e no espaço – e a destruição ou desvalorização
dos espaços públicos, com a consequente deterioração da qualidade do ambiente urbano,
tornam cada vez mais evidente a insustentabilidade do modo como essa mobilidade se
exerce na atualidade e apontam para a imperiosa necessidade de se encontrarem
soluções que, sem porem em causa esse direito, o condicionem às suas consequências
ambientais e económicas.” (APA, 2010). Em suma, o conceito de mobilidade sustentável
apresenta-se ainda como um desafio aos decisores e à tecnologia pois ainda não foram
encontradas respostas satisfatórias tendo em conta as tendências globais observadas.
Como este tema está cada vez mais em voga no vocabulário dos nossos dias,
tornou-se necessário defini-lo de forma mais objetiva. Genericamente, depreende-se por
mobilidade sustentável, uma que se baseie num sistema de transportes que consiga servir
de forma satisfatória as necessidades das pessoas e que se oriente no sentido de diminuir
o mais possível o seu impacto ambiental e que promova o seu funcionamento de uma
forma sustentável. Segundo Silva (2004), um sistema de transportes inserido numa
dinâmica de mobilidade sustentável assenta em quatro grandes eixos:
75
O tecnológico – que abarca as questões relacionadas quer com a tecnologia dos
veículos e dos seus motores, quer com a própria infra-estrutura e a gestão de
tráfego (Richards, 2001);
O económico – que envolve toda a gama de instrumentos que procuram tornar
mais percetível o custo do transporte para os eu utilizador, nomeadamente através
da introdução de portagens, da tarificação do estacionamento, da internalização
dos custos externos;
O comportamental – que de algum modo está relacionado com anterior, e onde se
procura influenciar a procura de transportes no sentido de ter um comportamento
mais adequado às preocupações ambientais e a uma utilização mais racional do
sistema como um todo;
O do planeamento – tanto no que se refere aos transportes como sistema e em
relação a cada rede per si, como ao próprio planeamento do uso do solo, enquanto
fator gerador e atractor de tráfego.
Diferentes entidades competentes têm proposto definições para explicarem de forma
sucinta o que já foi referido anteriormente.
O World Business Council for Sustainable Development define mobilidade
sustentável como “a capacidade de dar resposta às necessidades da sociedade em
deslocar -se livremente aceder comunicar transacionar e se livremente, aceder,
comunicar, transacionar e estabelecer relações, sem sacrificar outros valores
humanos e ecológicos hoje e no futuro.” citado em Mobilidade Sustentável
Introdução à temática da Eco-Condução, IMTT
O Conselho Europeu dos Ministros de Transportes (2006) defini um sistema de
transporte sustentável, como um sistema que:
permite responder às necessidades básicas de acesso e desenvolvimento
de indivíduos, empresas e sociedades, com segurança e de forma
compatível com a saúde humana e o meio ambiente, fomentando ainda a
igualdade dentro de cada geração e entre gerações sucessivas;
76
Resulta exequível, opera equitativamente e com eficácia, oferece uma
escolha de modos de transporte e apoia uma economia competitiva, assim
como um desenvolvimento regional equilibrado;
limita as emissões e os resíduos ao nível da capacidade de absorção do
planeta, usa energias renováveis ao ritmo da sua geração e utiliza energias
não renováveis às taxas de desenvolvimento dos seus substitutos por
energias renováveis, ao mesmo tempo que minimiza o impacte sobre o uso
do solo e a poluição sonora.
Já no panorama nacional a Resolução da Assembleia da República n.º 3/2009, de
5 de fevereiro assenta o princípio da mobilidade sustentável, numa que se basei
em “meios de deslocação e transporte de velocidade reduzida, ocupando pouco
espaço e com pouco impacte na via pública e sem emissões de gases para a
atmosfera como a simples pedonalidade ou a deslocação com recurso a bicicletas,
patins, skates, trotinetas ou quaisquer outros similares, encarados como uma mais-
valia económica, social e ambiental, e alternativa real ao automóvel.”
Uma das grandes questões que se coloca no seio desta temática, é saber o que pode
ser considerado como um sistema de transportes sustentáveis. Mais uma vez fazendo
referência a Silva (2004) em que no seu artigo “Políticas urbanas para uma mobilidade
sustentável: do diagnostico as propostas” afirma que dos quatro eixos essenciais de um
sistema de transportes sustentável o mais desenvolvido até agora tem sido o tecnológico,
ou seja, o setor maioritariamente ligado ao desenvolvimento de veículos e motores. Todo
este desenvolvimento tem por causa algumas políticas da União Europeia que obrigaram
à introdução de catalisadores nos veículos e proibição do chumbo na gasolina. Desde
então, tem se observado uma tentativa da indústria automóvel de fazer carros cada vez
mais eficientes e movidos a diferentes fontes de energia alternativas ao petróleo, visto
que o preço do mesmo tem aumentado de uma forma quase contínua.
A par disto no âmbito dos outros eixos tem se observado algumas iniciativas que
visam a sustentabilidade, como utilização de matérias recicláveis na construção de
infraestruturas rodoviárias, sistemas de gestão do tráfego mais inteligentes, a criação de
protocolos internacionais como o de ‘Quioto’ em que um grande número de países se
77
compromete a atingir certas metas na redução dos níveis de poluição, uma tentativa de
maior conscientização de população para que utilize modos mais suaves de deslocação,
aumentar a intermodalidade dos transportes públicos e entre outros.
A apesar de todos estes avanços referidos anteriormente, continua a haver grande
debate sobre estas questões, porque o problema principal continua a ser negligenciado no
seu aspeto mais importante, no urbanismo e ordenamento do território. Portanto, a forma
como se a planeia as cidades é fundamental no âmbito da mobilidade sustentável. Antes
da aplicação de todas as tecnologias que permitem diminuir o impacto ambiental, a cidade
tem que ser ordenada na ótica da proximidade, mistura de uso dos solos e funções urbanas
de modo a evitar a dependência do transporte individual. É aí é que reside o principal
paradoxo, nos últimos anos temos visto um grande desenvolvimento de carros amigos do
ambiente, principalmente dos carros elétricos e em carros que combinam motores
elétricos e convencionais(híbridos). Teoricamente parece ser um facto bastante positivo,
mas numa análise com mais cautela percebemos que em pouco contribui para o problema
da dependência do transporte individual e por consequência para a diminuição da
dispersão urbana, além disso, outra questão se levanta: “-Serão estes carros realmente
mais “verdes” que os convencionais?”.
Segundo uma notícia publicada no jornal “The Guardian” baseada nos estudos da
União Europeia e em estatísticas do Banco Mundial, esta questão é um pouco complexa
e depende muito do país em que os mesmos são utilizados, comparados diretamente em
termos de consumo de energia é possível observar na figura 35 que o carro com um motor
convencional em média é menos eficiente que o elétrico, usando os dois a mesma fonte
para gerar energia, o petróleo. Na verdade, o carro elétrico usa menos dois-terços de
energia para a mesma distância percorrida que o convencional.
78
Figura 37 - Comparativo de gasto energético entre carros convencionais e elétricos
Fonte: adaptado da notícia “How green are electric cars?” do jornal “The Guaurdian”
Ao nível das emissões de CO2, se continuarmos a comparar os dois tipos de carros
com a mesma fonte para obter energia, verificamos que um carro convencional por km
emite em media 125g de CO 2 e o elétrico 91.Este valor do carro elétrico pode baixar para
57g se forem usadas outras fontes de energia, como a típica usada na maioria dos países
europeus o EU-mix (que é uma mistura de produção de energia proveniente das
renováveis e fosseis) e pode mesmo haver 0 emissões se o carro for alimentado por
energia proveniente de parques eólicos ou de uma central hidroelétrica, para além disto
as emissões dos carros elétricos podem variar consoante os vários tipos híbridos
existentes no mercado.
Portanto em questão de eficiência podemos concluir que os carros elétricos são
um pouco mais eficientes e menos poluentes, mas apenas tem um potencial realmente
relevante quando um pais tem a sua energia maioritariamente produzida por fonte limpas,
como o caso da Noruega, caso contrário num país que ainda dependa bastante de produção
de energia através de fontes fosseis as diferenças podem não assim tão significativas.
A questão dos carros convencionais vs os elétricos têm uma outra face para alem
da sua eficiência e quantidade de emissões inerentes ao seu funcionamento. Que é a
79
produção dos mesmos, um carro elétrico pode necessitar de mais do dobro da energia a
ser contruído em relação a um normal e emitir mais 3 toneladas de CO2. Este facto deve-
se essencialmente a produção das baterias ser energeticamente exigente e precisar de
bastantes matérias obtidos através de mineração com alguns minerais raros, quanto as
consequências ambientais relacionadas com as baterias, existe ainda o problema
relacionado com o fim de vida destas mesmas baterias, pois possuem químicos perigosos
que representam um perigo ambiental.
Em suma, os carros que prometem substituir os com motores a combustível neste
apresentam-se apenas como solução um pouco melhor, na realidade segundo a mesma
notícia do jornal “The Guardian” um carro elétrico mesmo assim durante o seu ciclo de
vida produzirá o equivalente a 80% das emissões das do seu concorrente convencional.
Não quer dizer que seja mau o surgimento de novas tecnologias que permitam uma
diminuição do impacto dos transportes na qualidade do ambiente, principalmente nas
cidades, mas o que temos assistido é que o desenvolvimento tem servido para sustentar
na mesma os atuais padrões de mobilidade realizada em transporte individual, onde os
governos subsidiam a compra de carros elétricos. Deveríamos estar a assistir a um balanço
destes avanços tecnológicos, a par de um sistema de transportes mais acessível a todos e
a políticas urbanas que favorecessem os modos suaves de deslocação e os transportes
coletivos. Pois mesmo no casos de sucesso onde estes novos veículos parecem estar a
contribuir para futuro melhor as coisas podem não ser tão lineares, na Noruega segundo
o portal de noticias “Deutsche Welle” a par da subida da venda de carros elétricos tem se
verificado uma descida número de deslocações feitas para o trabalho de transporte
público, algo que entre um conflito com certos princípios da mobilidade sustentável como
por exemplo a diminuição do tráfego automóvel e os problemas de estacionamento.
4.1.1 Modos Suaves
Com o panorama da mobilidade sustentável já introduzido, podemos realmente
tocar no assunto que é foco deste caso de estudo. A mobilidade pedonal, que se insere
no conjunto dos modos suaves de deslocação. A Resolução da Assembleia da
República nº 3/2009, de 5 de fevereiro, defini-os como “meios de deslocação e
80
transporte de velocidade reduzida, ocupando pouco espaço e com pouco impacte na
via pública e sem emissões de gases para a atmosfera como a simples pedonalidade
ou a deslocação com recurso a bicicletas, patins, skates, trotinetas ou quaisquer
outros similares, encarados como uma mais-valia económica, social e ambiental, e
alternativa real ao automóvel”. Existem outras definições para o tema, mas é
consensual que se tratam de modos não motorizados, “verdes”, saudáveis e movidos
a propulsão humana (APA,2010). Embora diversa, a utilização do termo modos
suaves está normalmente associado as deslocações a pé e de bicicleta, sendo que pode
incluir a perspetiva da intermodalidade, quando o modo suave é utilizado em
articulação com o sistema de transportes públicos (APA,2010).
Os modos suaves articulados com um sistema de transportes públicos eficiente
são um pilar da mobilidade sustentável. A figura 36 representa as esferas e o equilíbrio
necessário dessa mesma sustentabilidade, ao analisarmos a figura percebemos a forma
como a mobilidade tem que se articular para ir de encontro a esse objetivo. Os modos
suaves apresentam-se como uma ótima alternativa nas deslocações de curta e média
distância, e eles estão associados a benefícios ambientais, económicos e sociais
(Ribeiro & Mendes, 2010).
Figura 38 - A sustentabilidade aplicada ao sistema de transportes
81
Fonte: Hall & Sussman, 2006, adaptado de PLANEAMENTO DE ITINERÁRIOS PARA MODOS
SUAVES DE TRANSPORTE – ROTAS SAUDÁVEIS
Através da figura 37 podemos observar a posição de Portugal em relação ao resto da
Europa no que toca a utilização de modos suaves de deslocação. Portanto verifica-se que
a utilização dos modos suaves de transporte se localiza abaixo da média europeia e muito
a abaixo quando comparada com os países do norte da Europa. No entanto pode-se tirar
um fato positivo desta análise, o modo pedonal acompanha a média europeia, portanto
talvez os esforços em Portugal se devessem concentrar numa aposta mais focalizada no
modo de deslocação pedonal.
Figura 39 - Modos de deslocação utilizados na UE-27
Fonte: EU/CE 2007, adaptado de PLANEAMENTO DE ITINERÁRIOS PARA MODOS SUAVES
DE TRANSPORTE – ROTAS SAUDÁVEIS
Segundo (Flores, 2003), aptando as diretrizes da “Declaração de Viena sobre
transportes e ambiente” a realidade nacional, os grandes objetivos de Portugal nesta
temática são:
A progressiva substituição do automóvel nos pequenos percursos (3-4km)
pelo transporte público e articulação com os modos suaves para os
percursos intra-urbanos;
Integrar as mobilidades suaves numa estratégia global de transportes às
escalas regional, local e urbana;
82
Adaptar os percursos existentes nas cidades, de modo a oferecerem boas
condições de circulação.
Apesar de um pouco atrasado neste tema, Portugal tem tomado algumas para a promoção
deste tipo de mobilidade. Podemos tomar como exemplo a Cidade da Maia que realiza
algumas ações de promoção de mobilidade sustentável, como promoção da Semana
Europeia da Mobilidade (figura 38).
Figura 40 - Cartaz de divulgação da semana europeia da mobilidade na Cidade da Maia
Fonte: http://www.visitmaia.pt/frontoffice/pages/150?geo_article_id=2817 (consultado a
14/09/2018)
4.1.2 Mobilidade Pedonal
O modo de deslocação pedonal é realmente o grande foco deste caso de estudo,
isto porque, como já foi referido, em Portugal o modo pedonal apresenta-se como o mais
viável dentro do conjunto dos modos suaves e por este representar o modo mais básico
de deslocação, servindo como ligação entre todos outros existentes. Portanto o modo
pedonal encontra-se na cadeia de mobilidade e atividades diárias, mesmo quando são
utilizados modos de transporte motorizados (APA, 2010).
Sendo a base de toda a mobilidade, a melhoria da qualidade das deslocações
através da construção, qualificação e reabilitação de infraestruturas tem um impacte
significativo na qualidade de via das pessoas, pois muitas vezes a melhor maneira de
melhorar uma rede de transportes é melhorar a pedonalidade (Litman (2010) citado por
83
Morais, 2013). As cidades devem por isso ser acessíveis a todos, o que coloca desafios
ao planeamento da mobilidade suave, devido ao crescente envelhecimento populacional
e no caso Português devido a uma topografia pouco favorável a deslocação (Flores, 2003).
Na maioria das cidades existem por isso, obstáculos e entraves que dificultam as
deslocações a pé, e certos casos podem mesmo impossibilitar no caso de peões com
necessidades. Segundo a (APA, 2010) existem vários tipos de barreiras:
Barreiras físicas:
Ausência de infraestruturas adequadas para a circulação segura de peões (pavimento
degradado, largura reduzida, ausência de mobiliário para peões, ausência de travessias
para peões devidamente sinalizadas, entre outras);
Existência de barreiras arquitetónicas e outras como seja a presença de escadas no espaço
público de circulação que dificultam ou impedem a acessibilidade de peões com
necessidades especiais;
Ausência de uma rede de percursos qualificada e devidamente integrada no sistema de
transportes.
Outras barreiras:
Excessiva utilização do transporte individual em deslocações de curta distância no centro urbano,
contribuindo para níveis de ruído de tráfego e poluição do ar excessivos;
Parqueamento ilegal sobre os passeios que impede ou dificulta a circulação de peões;
Planeamento de transportes em vários Municípios centrado na “mobilidade em automóvel”;
Planeamento urbanístico não integrado com o planeamento de transportes, o que contribui para a
dispersão do povoamento e dependência relativamente ao uso do automóvel.
Para um planeamento inteligente das cidades neste sentido, é necessário que se
conheçam as características de um peão. As suas características podem variar na idade,
profissão, aptidão física, mobilidade condicionada ou não. Estes atributos traduzem-se
num padrão específico de deslocações, caracterizados por uma velocidade de circulação
(anexo 3), participação nas atividades diárias e utilização dos modos de transporte,
distribuição espacial das deslocações origem-destino. Para além destes fatores é
necessário também ter em conta quando os peões se deslocam em grupo, este fenómeno
denomina-se de “platooing”, e ocorrem muitas vezes como resposta as características
84
dos sistemas de transportes (saída / entrada em estações de metro, travessia de ruas
semaforizadas, entre outros) (APA, 2010).
4.2. Área de Estudo
O concelho da Maia surge do que eram as Terras da Maia, território que no século
XIII se estendia desde a cidade do Porto até a margem esquerda do Rio Ave. A sua
importância ficou gravada na História de Portugal. A Maia foi o berço da família Mendes
da Maia que a par com o primeiro Rei de Portugal ajudaram a fundar essa nação. Em 1519
as Terras da Maia recebem do rei D.Manuel I o foral elevando-o a categoria de concelho,
mas no século XIX através da reforma administrativa executada por Mouzinho da
Silveira, o concelho viu perder para os concelhos do Porto, Matosinhos, Vila do Conde,
Santo Tirso, Valongo e Gondomar grandes áreas do seu território. Nos nossos dias a vila
da Maia (composta pelas freguesias da Maia, Vermoim e Gueifães), viu-se elevada a
categoria da cidade e desde então a sua importância nas dinâmicas da área do Grande de
Porto não tem parado de crescer (Visit Maia, consultado a 04-09-2018).
A Maia possui uma área de 82,99km2, tem cerca de 135 mil habitantes e uma
densidade populacional, segundo o INE, de 1649 hab/km2. Localiza-se no distrito do
Porto e está integrada na Área Metropolitana do Porto. É constituído por 17 freguesias:
Águas Santas, Barca, Folgosa, Gemunde, Gondim, Gueifães, Maia, Milheirós, Moreira,
Nogueira, Pedrouços, Santa Maria de Avioso, São Pedro de Avioso, São Pedro Fins, Silva
Escura, Vermoim e Vila Nova da Telha (esta foi a divisão administrativa utilizada no caso
de estudo), que após a reforma administrativa de 2013 se tornaram em 10: Águas Santas,
Castêlo da Maia, Cidade da Maia, Folgosa, Milheirós, Moreira, Nogueira e Silva Escura,
Pedrouços, São Pedro Fins e Vila Nova da Telha. Faz fronteira nos seus limites
administrativos a Noroeste com Vila do Conde, a Norte com a Trofa, a Nordeste com
Santo Tirso, a este com Valongo, a sudoeste com Gondomar, a Sul com Porto e a Sudoeste
com Matosinhos.
85
Figura 41 - Mapa enquadramento do concelho da Maia
Fonte: CAOP 2011 e InfoPortugal
A Maia tem um papel de destaque a nível económico na AMP, muito deste
destaque vai para a sua zona industrial e o seu parque tecnológico, o Tecmaia. Segundo
o “Jornal de Negócios” a Maia em 2013/2014 registou uma variação de volume de
negócios de 3% face aos 2,2% registados a nível nacional e uma a variação das
exportações de 13,7% face aos 2,9% registados no resto do país. Para além da sua Zona
Industrial, ainda na Maia existem indústrias importantes como Porto Editora, a Unicer,
Tintas 2000 e Siderurgia Nacional. No setor de prestação de serviços destacam-se o centro
operacional da Sonae, a Efacec e o centro de operações norte dos CTT.
Como locais de destaque no concelho, podemos enumerar: o Aeroporto Sá
Carneiro, a Quinta da Gruta, a Torre Lidador e o Jardim Zoológico. A Maia possui
modernas unidades hoteleiras que oferecem todos as condições para uma estadia de lazer
ou relacionada com negócios, para além disto no seu espaço rural existem casas de
elevado interesse arquitetónico oferecendo uma variada oferta no que toca ao Turismo
Rural. Atualmente estão disponíveis um total de 805 camas no concelho, 688 em hotéis e
117 em alojamentos Locais (Visit Maia, consultado em 04-09-2018).
86
4.2.1 Algumas estatísticas sobre a mobilidade da Maia
Como forma de enquadrar a situação do concelho relativamente á mobilidade,
serão apresentadas algumas estatísticas simples. A figura 40 dá-nos uma perspetiva como
globalmente se distribuem as viagens por meio de transporte em relação ao número de
viagens e distâncias percorridas. A grande análise a retirar é que em ambos os casos a
utilização do modo individual (o automóvel) têm o maior peso. Mas que nas distâncias
percorridas a percentagem de utilização do automóvel é maior que no número de viagens,
representando que o modo individual é utilizado preferencialmente para distâncias mais
longas. Os transportes públicos partilham deste mesma dinâmica, mas com uma
percentagem de utilização mais baixa. Outro aspeto a salientar desta análise é que o modo
pedonal é a segunda preferência dos Maiatos no volume total das suas deslocações, mas
que em relação a distância percorrida a contribuição deste modo é insignificante,
representando que as viagens realizadas a pé realizadas apenas para curtas distâncias.
Figura 42 - Percentagem do número de viagens e distância percorrida por meio de transporte.
Fonte: Adaptado de Plano de Mobilidade Sustentável do Concelho da Maia, “Relatório de
Caraterização e Diagnóstico, 2013”.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
A pé automóvel comopassageiro
Transportepúblico
Automóvel comocondutor
Outros (mota,biclicleta, taxi..)
Repartição Modal
Por nº de viagens Por distâncias percorridas
87
Na análise a mais um conjunto de dados apresentado pela tabela 1, é possível
concluir que a deslocação a pé, apesar de um número significativo de viagens, tem um
significado maior nas deslocações motivadas por lazer e compras. O que significa que
este modo de deslocação é mais empregado para deslocações “secundárias” junto das suas
casas, locais de trabalho ou estudo. Com já seria de esperar a utilização do automóvel é
elevada nas deslocações para o local de trabalho, e dos transportes públicos é mais elevada
nas deslocações para a escola.
Tabela 1 - Utilização dos diversos modos de transporte por motivo de deslocação
Fonte: Plano de Mobilidade Sustentável do Concelho da Maia, “Relatório de Caraterização e
Diagnóstico, 2013”
Nas tabelas 1 e 2 é possível observar as deslocações á freguesia por modo em função do
número de viagens e distância percorrida.
Em relação ao número de viagens, vemos que estas se realizam em todas as
freguesias maioritariamente por modos motorizados individuais. De modo a conseguir
retirar outras conclusões foram comparadas com as percentagens de utilização os valores
do rendimento médio e da densidade do edificado (através do método estatístico da
88
correlação). Ainda nos dados referentes a tabela 1, é possível observar que a utilização
do modo de transporte individual se correlaciona negativamente com o edificado, ou seja,
as freguesias com menor densidade de edificado registam uma utilização maior dos
transportes individuais, essas freguesias correspondem sobretudo a áreas mais rurais. Pelo
contrário o transporte público tem uma correlação positiva com a densidade, isto deve-se
as freguesias mais urbanas terem melhores ofertas ao nível do transporte público. A
comparação dos dados com o rendimento médio não apresentou nenhuma correlação
significativa.
Tabela 2 - Utilização dos modos de transporte por freguesia em função do número de viagens
Fonte: Plano de Mobilidade Sustentável do Concelho da Maia, “Relatório de Caraterização e
Diagnóstico, 2013”
Ao analisarmos a tabela referente as distâncias percorridas (tabela 2) verifica-se,
sem surpresas, que o valor respeitante aos modos suaves tem uma diminuição
significativa. E que os valores da utilização dos modos individuais aumentaram em
praticamente em todas as freguesias. Neste caso não existe qualquer correlação
significativa ente os dados da mobilidade e os dos remimentos e o edificado, mas
encontram-se alguns padrões fora da normalidade. Ao contrário das restantes, as
freguesias de Barca e Gueifães tem como modo responsável pela maior parte da distância
89
percorrida os transportes públicos e as de Silva Escura e Vila Nova da Telha tem uma
parte significativa das suas distâncias percorridas por “outros” modos de transporte, o que
pode significar dinâmicas que tem motivos para além da densidade do edificado e os
rendimentos médios.
Tabela 3 - Utilização dos modos de transporte por freguesia em função do número de viagens
Fonte: Plano de Mobilidade Sustentável do Concelho da Maia, “Relatório de Caraterização e
Diagnóstico, 2013”
90
Tabela 4 - Utilização dos modos de transporte por freguesia em função da distância percorrida
Fonte: Plano de Mobilidade Sustentável do Concelho da Maia, “Relatório de Caraterização e
Diagnóstico, 2013”
4.3. Metodologia
4.3.1 Mapa de Potencial Pedonal
O processo metodológico da construção do mapa de potencial pedonal passa por
dois momentos, o esquema apresentado na figura 41 pretende representar o fluxo dos
diferentes processos utilizados até á criação do produto final. Num primeiro momento o
processo metodológico passa por analisar a metodologia proposta por Morais (2013) e
verificar se estariam disponíveis os dados para a execução da mesma, para que de seguida
ela pudesse ser reproduzida na área de estudo em questão neste relatório. A metodologia
proposta baseia-se primeiramente na organização da informação georreferenciada de cada
variável numa base dados, depois pela realização de métodos de analise espacial e por
fim na criação do modelo. O segundo momento passa por adaptar e melhor essa
metodologia o melhor possível para o concelho da Maia, visto que este tem diferenças
bastante significativas em relação a Lisboa.
91
Figura 43 – Fluxograma da Metodologia
4.3.2 Tratamento de dados (1º Fase)
O software utilizado no caso de estudo foi o ArcMap 10.5, todos os dados usados
nesta metodologia foram referenciados no sistema de coordenadas PT-TM06/ETRS89 -
European Terrestrial Reference System 1989 e foram organizados numa Personal
Geodatabase.
Os dados necessários para o cálculo do potencial pedonal dividem-se por três
variáveis: os polos geradores de potenciais fluxos pedonais, a densidade populacional e a
rede viária.
Polos Geradores
Os polos geradores representam os serviços que permitem modelar os fluxos
pedonais. As pessoas têm necessidade de se deslocar pelos mais diversos motivos, as
deslocações realizam-se em grande parte motivadas pela presença de um determinado
serviço numa determinada área. A presença destes serviços é o que ditará em grande parte
a distribuição do potencial pedonal pelo território.
Os pontos georreferenciados, que representando os mais diversos serviços, foram
cedidos pela instituição de estágio, através da sua base de dados de pontos de interesse.
Esses pontos foram divididos por categorias segundo a divisão proposta por Morais
92
(2013) na sua metodologia, no quadro 11 é possível observar a divisão proposta por ele.
Quadro 11- Divisão utilizada como exemplo para os polos geradores (adaptado de
Morais, 2013).
Portanto, foi necessário adaptar os dados relativos aos pontos de interesse numa
divisão que fosse semelhante à apresentada. Na figura 42 podemos visualizar as
categorias de polos geradores cedidos pela empresa, e como podemos verificar nem todos
seriam pertinentes de ser utilizados para o tema em questão, como é o caso da categoria
bombas de gasolina.
93
Figura 44 - Lista das categorias de Pois disponíveis na base de dados da InfoPortugal
No quadro 12 estão representadas as categorias de Pois escolhidas e de que forma
foram agrupadas. Os 589 Pois utilizados estão agrupados em oito categorias para facilitar
os processos até ao cálculo final e tornar mais fácil a organização. Esta organização de
Pólos geradores teve como base o quadro 11, da metodologia utilizada por Morais,2013.
Esta organização serviu apenas para o primeiro momento do processo metodológico, pois
a mesma sofreu algumas alterações aquando do segundo momento para que ficasse mais
adaptada a área de estudo.
Quadro 12 - Organização dos polos geradores em categorias
94
Densidade Populacional
Para modelar o fenómeno precisamos de uma variável que representasse a população,
mas que tivesse também relação com os fluxos pedonais. Após uma pesquisa no INE
ponderou-se utilizar a variável movimentos pedonais realizados a pé de 2011, mas a
mesma só estava disponível à freguesia, este pormenor não satisfazia as necessidades do
mapa pedonal visto que o cálculo é realizado tendo em conta as ruas. Na necessidade de
outra variável que representasse a população utilizou-se a mais obvia, a densidade
populacional à subsecção, deste modo, já era possível garantir o pormenor desejado. De
forma a confirmar que a densidade populacional servia o nosso propósito, realizou-se uma
correlação entro os dados da densidade populacional e os dos movimentos pendulares à
freguesia. No quadro 13 temos presentes os resultados desta correlação, o resultado
registado demonstra uma correlação de 0,81 o que revela uma relação significativa entre
as duas variáveis.
Quadro 13 - Correlação entre a densidade populacional e o número de movimentos pendulares realizados a
pé
A densidade populacional representa uma relação entre a população residente e a área
de cada subsecção. O seu cálculo resulta da divisão da população residente com a área,
para tal foi utilizada a BGRI (2011) disponibilizada pelo INE, que para além de outras
informações possui a população residente referenciada geograficamente à subsecção. Na
figura 43 podemos observar a distribuição da especial da densidade populacional pelo
concelho da Maia.
95
Figura 45 - Densidade populacional do concelho da Maia (2011), elaboração
própria
Fonte: INE (BGRI, 2011), CAOP (2011)
Rede viária
A rede viária representa a infraestrutura por onde circulam os fluxos pedonais, esta
informação foi cedida também pela instituição de estágio. Como já foi explicado no
capítulo anterior a InfoPortugal tem objetivo que a sua base de dados de eixos de via seja
o mais completa possível para a navegação automóvel, por isso foram necessários
descartar alguns atributos. Da informação fornecida não foi tido em conta a informação
relativa as proibições de manobras e as condições de circulação, pois as mesmas não se
aplicam aos peões, e foi necessário apagar as vias que correspondiam a autoestradas e
vias similares, mas também as vias que pertenciam a algumas propriedades particulares
(Classif 8). Deste modo na figura 44 podemos observar a base para os movimentos
pedonais no concelho da Maia.
96
Figura 46- Rede viária do concelho da Maia, elaboração própria
Fonte: InfoPortugal, CAOP
Criação de uma rede e determinação de áreas de influência
Com os dados já organizados, deu-se início à replicação da metodologia citada,
recorrendo ao módulo de redes do ArcMap e à utilização de técnicas de analise espacial.
Para que se pudesse utilizar os polos geradores como potenciadores de movimentos
pedonais, era necessário realizar uma análise de proximidade de informação espacial.
Para tal, recorreu-se à criação de uma rede para que pudessem ser definidas áreas de
influência a partir dos polos geradores. Recorreu-se à criação de áreas de influência ao
invés de buffers, pois nas áreas de influência é modelada ao longo das ruas.
A rede viária neste momento já se encontrava preparada para ser utilizada na
análise de redes, pois as vias em que a circulação pedonal não é possível já tinham sido
eliminadas. Posto isto, deu-se início ao processo da criação da rede. Através do
ArcCatalog acedeu-se à base dados criada para a organização da informação e na Feature
Dataset destinada a rede viária criou-se uma Network Dataset (ferramenta do ArcGis
97
destinada para a criação de redes). Depois de ser atribuído o nome à rede, foi necessário
tomar um conjunto de opções.
Primeiramente, tomou-se a opção de utilizar o modelo de mudanças de direção.
Este modelo permite ter em conta a transição entre arcos (na teoria dos grafos um arco
representa uma aresta que liga dois pontos) e o tempo gasto associado a cada mudança de
direção e se for necessário impor restrições de viragem na rede.
De seguida, assumiu-se por defeito que a conetividade da rede se daria apenas nos
endpoints de cada segmento. Como atributo especial para análise da rede, foi necessário
criar um que permitisse à rede saber a extensão de cada arco em metros (figura 45). Para
tal assume-se o campo Shape_Length da shapefile original.
Figura 47 – Atributo especial na análise de redes
Com a rede já construída, procedemos à análise da mesma, neste caso o objetivo
era a criação de áreas de influência a partir dos polos geradores. Utilizando a ferramenta
Network Analyst procedeu-se à criação de áreas de influência para todas as categorias de
polos geradores. As áreas de influência foram criadas a 100, 250 e a 500 metros, na figura
45 podemos observar a determinação das áreas de influência para a categoria dos serviços
públicos, segundo a metodologia de Morais, 2013.
98
Figura 48 – Áreas de influência para a categoria dos serviços públicos, elaboração própria
Fonte:InfoPortugal, CAOP
A criação do modelo para o mapa de potencial pedonal baseia-se na álgebra de
mapas, que utiliza o formato de dados raster. Como tal, a informação precisava de ser
convertida do formato vetorial para raster. Como as áreas de influência estavam
distribuídas através de intervalos de distância o que não favorece esta conversão, foi
sugerido adotar uma metodologia que pudesse representar os intervalos de distância
através de uma pontuação (figura 46), deste modo ao realizar na conversão, a cada pixel
foi atribuído um valor exato. Este método foi utilizado para as restantes categorias de
polos geradores, a conversão para foi realiza também para a densidade populacional e
rede viária.
Tabela 5 – Pontuação para as diferentes áreas de influência
Análise Multicritério
Esta fase do processo caracteriza-se por atribuição de diferentes importâncias para os
diversos fatores, na normalização das variáveis (visto que elas não homogenias) e na
Distância (m) Pontuação (0-100)
0-100 80
100-250 60
250-500 40
500+ 1
99
combinação linear ponderada. Primeiramente para a variável dos polos geradores foi
necessário distinguir a importância de cada categoria de Pois, de seguida normalizar esse
mesmo critério e o da densidade populacional. Para a rede viária apenas teve que se
atribuir uma classificação booleana aos dados, ou seja, 0 para onde não existem ruas e 1
para onde existem para que a modelação seja feita apenas através da rede viária. Por fim
realizou-se a combinação linear ponderada, que origina o mapa de potencial penal.
Distribuição de pesos para categoria de polos geradores
A atribuição de pesos foi realizada apenas para esta variável, por ser a única das três
a ser constituída por subcritérios. Os pesos atribuídos a cada categoria foram adaptados
da metodologia de (Morais, 2013), os pesos foram determinados através de um inquérito
realizado na cidade de Lisboa a 98 pessoas. No quadro 14 podemos ver os pesos
atribuídos a cada categoria.
Quadro 14 – Pesos atribuídos para cada categoria, adaptado de Morais, 2013
Para que esta variável pudesse ser utlizada na combinação linear ponderada, as
áreas de influência de cada categoria precisavam de se unir para que toda a informação
ficasse refletida em apenas um raster. Para tal realiza-se nas diferentes categorias o
somatório da multiplicação de cada peso, ao qual foi dividido o número de critérios. De
forma mais prática, foi aplicada na ferramenta raster calculator do Arcgis a seguinte
formula:
100
Em que, w, é o peso de cada categoria, i, corresponde as áreas de influência e o n ao
número de categorias. O resultado deste cálculo é apresentado na figura 47.
Figura 49 - Variável polos geradores, elaboração própria
Fonte: InfoPortugal, CAOP
Normalização de critérios
Como os dados não se encontravam na mesma ordem de grandeza, houve a
necessidade de coloca-los na mesma escala. Seguindo a metodologia já referida
anteriormente, foi utilizado o método de normalização por amplitude, que recorre aos
101
valores mínimos e máximos para calcular uma variação linear que varia, por exemplo
entre 0 e 1 (figura 48). Este método foi aplicado as variáveis dos polos geradores e
densidade populacional, para que elas pudessem ser combinadas.
Figura 50 - Normalização dos polos geradores através do método de amplitude
Combinação linear ponderada
Todo este processo culmina com o cálculo da combinação linear ponderada, que
conjuga todos os dados tratados até este ponto. Como valor de ponderação foi utilizado
0.65 para os polos geradores e 0.35 para densidade populacional, como máscara foi
utilizada a variável das ruas reclassificada em 0 e 1. Através, mais uma vez, do raster
calculator foi possível foi possível introduzir a fórmula que deu finalmente origem ao
mapa de potencial pedonal.
102
Figura 51 – Cálculo do Potencial Pedonal
Deste modo foi conseguido um mapa de potencial pedonal para a Maia, usando a
metodologia tomada como exemplo. Assim este processo serviu para aprofundar
conhecimentos sobre a temática e obter um ponto de partida para uma análise
personalizada para o concelho da Maia.
4.3.3 Tratamento de Dados (2ªfase)
No Segundo momento do processo metodológico, foram analisadas diferentes
alternativas à metodologia descrita anteriormente. Procurou-se otimizar o processo de
forma, a que o cálculo do potencial pedonal da Maia fosse mais preciso. Assim sendo,
nesta passagem do relatório serão apenas descritas as alterações realizadas à metodologia
proposta, não se descrevendo todo o processo novamente. Nesta fase o relatório da
Elaboração do Plano de Mobilidade Sustentável do Concelho da Maia, fase 1 (2013) foi
uma importante base bibliográfica, a par da experiência adquirida nas aulas de Análise
Espacial e Análise Espacial Avançada do primeiro ano de mestrado.
103
Densificação de Polos Geradores
A estrutura dos dados utilizados foi semelhante. Portanto, os dados mantiveram-
se divididos em três variáveis: polos geradores, densidade populacional e rede viária.
Na metodologia em que este caso de estudo se baseia apenas são tomadas em conta
na categoria dos transportes públicos, os meios de transporte ferroviário e fluvial, não
tendo sido incluídos os referentes à mobilidade terrestre (autocarros). Se em Lisboa este
facto talvez não afete muito o cálculo do potencial pedonal, na Maia a situação não pode
ser vista desta maneira. Se analisarmos o mapa da figura 50 constata-se que se forem
apenas utilizadas as estações de metro e comboio como polos geradores da categoria dos
transportes públicos para a Maia, só contamos com 16 polos geradores, número que se
revela claramente insuficiente para a importância que os transportes públicos detém como
influenciadores de tráfego pedonal.
Figura 52 - Estações de comboio e paragens de metro no concelho da Maia,
104
elaboração própria
Fonte: InfoPortugal, CAOP
Nos dados fornecidos pela instituição de estágio não existiam as paragens de
autocarro georreferenciadas, por isso tornou-se necessário realizar esse trabalho de
campo, para termos um melhor base de polos geradores. Para tal, foi usado um mapa
(anexo 4) retirado do relatório para Elaboração do Plano de Mobilidade Sustentável do
Concelho da Maia, fase 1( 2013), que continham todas as linhas de autocarro que serviam
a área de estudo. Com o conhecimento dos percursos de cada linha de autocarro tornou-
se mais fácil realizar o processo de levantamento desta informação. Através da aplicação
para android “SW Maps” realizou-se a recolha das paragens de autocarro, no
levantamento para além da posição de cada paragem foi recolhido o número de linhas que
servia a mesma (figura 51).
Figura 53 – Recolha de campo através da aplicação “SW Maps’
Com a recolha das paragens de autocarro foram adicionados a categoria dos
Transportes públicos 560 polos geradores (figura 52), permitindo assim que a nossa
análise tivesse mais abrangência especial e que representasse o fenómeno de forma mais
próxima a realidade.
105
Figura 54 – Polos Geradores da categoria Transportes Públicos após a Recolha de campo,
elaboração própria
Determinação de novas áreas de influência
A rede que já tinha sido construída não sofreu alterações e foi a mesma utilizada
nesta segunda fase do processo. As alterações deram-se, por sua vez, na determinação de
áreas de influência. Ao analisar melhor o concelho percebeu-se que talvez utilizar as
distâncias referidas no primeiro exemplo para todas as categorias de polos geradores,
fosse demasiado generalista.
Mais uma vez foi utilizado como fonte o relatório para Elaboração do Plano de
Mobilidade Sustentável do Concelho da Maia, fase 1 (2013), que possui as distâncias
consideradas razoáveis a pé para a utilização de cada meio de transporte. Em relação à
paragem de autocarro considera-se razoável percorrer uma distância até 400 metros, para
utilizar este serviço. As paragens de metro no geral, atraem mais passageiros que as de
autocarro, por isso foi considerado que era razoável percorrer até 500 metros para
106
alcançar uma. Para as estações de comboio, devido à sua maior importância, considerou-
se que percorrer uma distância de um quilometro era razoável, nesta análise foi
adicionado o Aeroporto Francisco Sá Carneiro aos polos geradores e considerou-se que
este atrai fluxos pedonais a uma distância de até um quilometro e meio. No quadro 15
podemos observar de que forma foram adaptadas as áreas de influência da categoria de
transportes, a pontuação atribuída foi mantida original e todas as restantes categorias não
sofreram alterações.
Quadro 15 – Adaptação das áreas de influência da categoria transporte público
Através do mapa da figura 53, pode-se observar a distribuição da influência nos
movimentos pedonais causada pelos transportes e que esta se divide em três grandes
núcleos, junto da fronteira com Gondomar, na área respeitante a sede de concelho e na
área do Aeroporto.
Tipo de Transporte Distância (m) Pontuação
0-100 80
100-200 60
200-400 40
0-100 80
100-250 60
250-500 40
0-250 80
250-500 60
500-1000 40
0-500 80
500-1000 60
1000-1500 40
Bus
Metro
Comboio
Aeroporto
107
Figura 55 - Áreas de influência da categoria transportes (após a adaptação),
elaboração própria
Fonte: InfoPortugal, CAOP
Analise multicritério
Nesta fase do processo também foram realizadas alterações. As mesmas
prenderam-se com o método de achar os pesos para os subcritérios da variável ‘polos
geradores’. Nesta análise não foram utilizados os dados provenientes do inquérito
realizado em Lisboa pois o inquérito era referente a Lisboa e não à Maia, além de que o
número de pessoas inquiridas talvez fosse insuficiente para constituir uma boa amostra.
Como este relatório foi desenvolvido a par com o trabalho realizado na instituição de
estágio, a disponibilidade para realização de um inquérito sobre as deslocações realizadas
a pé não foi a maior, por isso partiu-se para uma forma de encontrar os pesos mais
108
científica. Uma outra alteração nesta parte do processo foi no método utilizado para a
normalização das variáveis.
Portanto para se poder encontrar uma nova forma de atribuição de pesos os vários
subcritérios, utilizou-se a experiência adquirida nas aulas de Análise Espacial e Análise
Espacial Avançada. Primeiramente recorreu-se à regressão linear (OLS), através desta
análise de distribuição espacial iremos ter uma perceção de quais são as categorias de
polos geradores que influenciam mais o nosso fenómeno e se algumas não contribuem
para o mesmo. Nesta análise são precisos dois conjuntos de dados, as variáveis
independentes, que explicam o fenómeno a modelar e as dependentes que representam o
fenómeno a modelar. As variáveis independentes já possuíamos, eram os nossos polos
geradores, mas uma variável que representasse o fenómeno dos movimentos pedonais
ainda não tínhamos. Após uma pesquisa de dados estatísticos no INE, decidiu-se usar
como variável dependente o Número de Movimentos Pendulares à Freguesia (2011).
Antes de se passar à realização da regressão em si, realizou-se uma autocorrelação
à variável dos movimentos pendulares para garantir que os dados não apresentavam
nenhum padrão de distribuição espacial, pois caso se verificasse a regressão linear já não
seria viável. A autocorrelação mostrou que os nossos dados não revelavam nenhum
padrão (anexo 5), por isso passou-se para aplicação da regressão linear aos dados. Na
figura 54 temos a combinação de dados que gerou o melhor modelo explicativo dos
movimentos pendulares, este modelo revelou muito boa performance em testes
estatísticos como:
Probabilidade robusta – em que todas as variáveis registaram um p-value (p <
0,01), demonstrando a sua significância estatística;
Variância (VIF) – mostrando que as variáveis não são redundantes;
R – Quadro (Adjusted R-Squared) – que significa proporção da variável
dependente que é explica pelas dependentes.
109
Figura 56 - Relatório para o medelo explicativo do Nº de Movimentos pendulares
realizados a pé (2011)
Este modelo sugere como melhores categorias de polos geradores a usar no cálculo
final do mapa de potencial pedonal: a da Saúde, Educação, Transportes e Turismo,
Restauração e Hotelaria. Olhando para os coeficientes (a) podemos observar a influência
que cada variável no modelo, os subcritérios que apresentam uma maior influência são os
relacionados com os dos Serviços Públicos, devido as freguesias que apresentam um
maior número de deslocações pendulares realizadas a pé também serem as que
apresentam uma maior concentração dessas categorias de ‘polos geradores’. Algo que se
destaca é a contribuição para o modelo da categoria Turismo, Restauração e Hotelaria,
que se apresenta negativa, ou seja, observando os valores percebe-se que a adição de um
elemento novo a esta categoria significará numa diminuição de cerca de quinze
movimentos realizados a pé. Isto pode significar que esta variável se concentra nas
freguesias mais periféricas onde o uso do automóvel é mais intensivo, mas também por a
variável usada como dependente refletir apenas dados para a população residente e não
para outros grupos, como turistas. Por último como a amostra de dados para a categoria
do Turismo, Restauração e Hotelaria se baseia praticamente restaurantes, pode também
afetar negativamente a contribuição desta variável para o modelo.
110
Com a importância já determinada das várias variáveis, foi necessário atribuir os
pesos a cada categoria de ‘polos geradores’. De forma diminuir a subjetividade desta
análise e tentar objetivar ao máximo a atribuição de pesos, recorreu-se a classificação de
variáveis baseados no ordenamento de critérios, mais precisamente o rank reciprocal que
utiliza inverso da ordem (quadro 16).
Quadro 16 - Atribuição de pesos as categorias da variável ‘polos geradores’ (rank
reciprocal)
Em relação à reclassificação de variáveis, optou-se nesta segunda fase por
descartar o método por amplitude e adotar a análise difusa (fuzzy logic). Este tipo de
análise permite que a reclassificação de dados se proceda de uma forma mais gradual em
vez de partir os valores por classes abruptamente, como acontece na reclassificação
booleana.
Nova combinação linear ponderada
A segunda combinação linear realizada utilizou na mesma as ponderações
propostas, 0.65 para os polos geradores e 0.35 para a densidade populacional. A única
diferença é que os dados de entrada já contavam com as alterações descritas.
111
Análise de resultados
Passando agora a analisar os resultados obtidos, observamos na figura 55 a
distribuição espacial do potencial pedonal obtido a partir da metodologia adaptada de
Morais (2013). As áreas de grande potencial do concelho, como já seria de esperar,
localizam-se na freguesia correspondente à sede de concelho e nas adjacentes, ao longo
da Avenida Visconde Barreiros, Praça Doutor José Vieira de Carvalho, Avenida António
Santos Leite e Avenida Dom Manuel II. Para além desta área com grande potencialidade
de movimentos pedonais, verificam-se ainda três outras áreas com um potencial razoável,
ao longo da EN14 no Castêlo da Maia, na área envolvente do aeroporto e na fronteira
com os concelhos do Porto e de Gondomar. As restantes as áreas do concelho apresentam-
se na sua grande maioria com potenciais médios ou baixos.
Na figura 56 observamos o potencial pedonal calculado a partir da metodologia
adaptada para Maia, à primeira vista não se destaca nenhuma diferença significativa. As
áreas com maior potencial, apesar de algumas diferenças, mantêm se as mesmas. É nas
áreas periféricas que se vem surgir alguns focos de elevado potencial, algo que não
aconteceu com a primeira metodologia.
112
Figura 57 –Mapa de Potencial Pedonal elaboração própria, adaptada de Morais (2013)
Fonte: InfoPortugal, CAOP, INE
113
Figura 58 - Mapa de potencial pedonal, Ferreira (2018)
Fonte: InfoPortugal, CAOP, INE
114
Passando agora a análise do mapa com alterações sugeridas, à primeira vista não se
destaca nenhuma diferença significativa. As áreas com maior potencial, apesar de
algumas diferenças, mantêm se as mesmas. É nas áreas periféricas que se vem surgir
alguns focos de elevado potencial, algo que não aconteceu com a primeira metodologia.
De forma a confirmar estas diferenças, dividiu-se o nível de potencial pedonal em
quatro categorias: baixo, médio, elevado e muito elevado (quadro 17 e 18). Se as
diferenças graficamente entre um mapa e outro podem não ser muito percetivas, ao
analisarmos as estatísticas torna-se inequívoco que com a metodologia adaptada
conseguiu-se que algumas áreas mal classificadas como baixo potencial, devido a falta de
informação ou a um tratamento menos adequado, fossem redistribuídas pelas restantes
classes, tornando assim, o nosso modelo um pouco mais preciso.
Quadro 17 - Potencial pedonal por percentagem (Metodologia de Lisboa)
Quadro 18 - Potencial pedonal por percentagem (Metodologia Adaptada)
Como última forma de comparação foi analisado rua a rua se ouve uma perda ou
ganho de potencial (figura 57). Para tal recorreu-se a ferramenta Cut Fill que calcula a
diferença entre dois rasters, as verdes estão representadas as ruas que ganharam potencial
do primeiro processo metodológico para o segundo e a vermelho exatamente o contrário.
115
Figura 59 – Mapa de Ganhos e Perdas de Potencial Pedonal
116
Considerações finais
Avalio a experiência do estágio curricular de forma muito positiva, foi a decisão
mais acertada para a conclusão deste ciclo de estudos. Procurei honrar sempre com os
meus compromissos e encarar o estágio da forma mais profissional possível, é também
com grande satisfação que afirmo que fui completamente integrado no ambiente da
empresa. A realização deste estágio foi muito importante para minha formação
profissional, visto que a InfoPortugal ocupa um lugar de destaque no panorama dos SIG
em Portugal.
Este relatório teve por objetivo mostrar o dia-a-dia da edição de eixos de via, os
desafios e as dificuldades. Também procura ilustrar o rigor e a necessidade de atualização
deste tipo de dados, pois o nosso trabalho irá afetar o quotidiano das pessoas nas suas
deslocações.
O exemplo do caso de estudo ilustra uma outra utilização para os dados produzidos,
para além da navegação. A importância da mobilidade sustentável, como podemos
observar, apresenta-se como um dos pilares fundamentais da economia atual. Neste
contexto, possuir uma ferramenta que nos permita interpretar o potencial pedonal rua-a-
rua é uma mais valia, o cálculo de potencial pedonal apresenta-se assim como uma
ferramenta polivalente.
Como a análise é realizada rua-a-rua, podem extrair-se conclusões acerca do
potencial pedonal de cada rua, o que pode ser fundamental para a decisão de onde
construir um certo equipamento ou por exemplo, ajudar um comerciante a escolher a
melhor localização para o seu estabelecimento.
Mais importante que isto, pode ser a sua influência entre os decisores políticos,
visto que este modelo pode ajudar a priorizar a relação de uma área com outra no que toca
a gestão de conflitos entre os modos suaves e motorizados ou na requalificação ou
ampliação de passeios.
A nível da performance do modelo, como é claro está longe de ser perfeito, mas
representa um bom ponto de partida. Numa perspetiva futura se fossem disponibilizados
dados mais relacionados com a temática, como o número de utilizadores diários de cada
polo gerador, o número de movimentos pendulares realizados a pé à subsecção, com
117
certeza que se conseguiria uma muito melhor calibração do modelo. Uma boa hipótese
seria também ter em conta o número de linhas de estação/paragem de transporte público
para poder diferenciar a sua importância.
Em suma, os objetivos traçados no letivo foram compridos com sucesso tanto para
o estágio, como para a pequena investigação realizada neste relatório.
118
Referências bibliográficas
Agência Portuguesa do Ambiente. (2010) Projeto Mobilidade Sustentável, Manual de
Boas Práticas para uma Mobilidade Sustentável, Volume II Amadora
Bolfe, Édson & Vicente, LE & Andrade, Ricardo & VICTORIA, DC & Batistella,
Mateus. (2011). A evolução histórica dos Sistemas de Informações Geográficas.
Documentos - Série Embrapa. 19.
Caeiro, Sandra - Sistemas de informação geográfica [Em linha]: principais conceitos.
Lisboa : Ed. Autor, 2013. 41 p.
DHV, S.A. (2013) Elaboração do Plano de Mobilidade Sustentável do Concelho da Maia,
Lisboa
Flores, Joaquim Moura. Mobilidade Pedonal e Mobilidade Velocipédica, In Manual do
Curso de Especialização de Gestão Ambiental Urbana, 61-77, Lisboa: URBE / CCDRN,
2003
Freitas, T.R.M. (2009) Geospatial Data Processingfor GPS NavigationSystems
(Mestrado em Engenharia Informática e Computação, FEUP, Universidade do Porto)
Grancho, N.J.R (2005) Origem e Evolução Recente dos sistemas de Informação
Geográfica em Portugal (Mestrado em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica,
Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação da Universidade Nova de Lisboa)
IMT (2018). Instituto da Mobilidade e dos Transportes. Disponível em
http://www.imtip.pt/sites/IMTT/Portugues/Condutores/Ecoconducao/Documents/SERG
IOPINHEIRO_IMTT.pdf
INE (2018). Portal do Instituto Nacional de Estatística. Disponível em
https://ine.pt/xportal/xmain?xpgid=ine_main&xpid=INE
Skog, I., Handel, P. (2009) n-Car Positioning and Navigation Technologies—A Survey,
IEEE Transactions on Intelligent TransportationSystems,
Paul A.L., Michael F.G., David J.M, David W.R, (1991) Geographic Information
Systems, First Edition, volume I. Pergamon, p 8-20
119
Morais, P.M.B. (2013) Os Sig no processo de criação de instrumentos de apoio à decisão
(Mestrado em Sistemas de Informação Geográfica e Modelação Territorial Aplicados ao
Ordenamento, IGOT, Universidade de Lisboa)
Mendas, J.F.G. (mês 11 e 12 de 2010) Planeamento de Itinerários para Modos Suaves DE
Transporte – Rotas saudáveis. Apresentado no Congresso de Pesquisa e Ensino em
Transportes
Piedade, G. (2015) GPS Telematics (Mestrado Integrado em Engenharia de Redes e
Sistemas Informáticos, FCUP, Universidade do Porto)
SILVA, Fernando (2004) Políticas Urbanas para uma mobilidade sustentável: do
diagnóstico às propostas, Revista Geoinova, nº 10, Revista do Departamento de geografia
e Planeamento Regional da Universidade Nova de Lisboa.
Sousa, P.A.M (2010) Efeito Estruturante das Redes de Transporte no Território ∙ Modelo
de Análise (Doutoramento em Geografia, IGOT, Universidade de Lisboa)
The Guardian (2018). Disponível em
https://www.theguardian.com/football/nginteractive/2017/dec/25/how-green-are-
electric-cars
Deutsche Welle (2018). Disponível em https://www.dw.com/en/how-eco-friendly-are-
electric-cars/a-19441437
120
Anexos
121
Anexo 1 - Estrutura da tabela dos Eixos de Via
FIELD NAME FIELD DESCRIPTION FIELD
TYPE FIELD
LENGTH
ID Identificador único da via (calculado automaticamente pelo sistema) TEXT 15
MUNIC Concelho (calculado automaticamente pelo sistema, nas zonas de fronteira poderá não inserir sendo necessário manualmente, atribuir o concelho mais próximo) TEXT 30
CLASSIF Ordem de importância do eixo de via em termos de tipo de rua ( 1 = maior… 8 = menor); (VER ANEXO A) TEXT 5
ONEWAY Sentido de trânsito para Veículos Comuns (“FT” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito igual a sentido de digitalização; “TF” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito diferente a sentido de digitalização; “N” = se o eixo de via não permite o trânsito automóvel; “NULL= se permitido trânsito em ambos os sentidos); (VER 1.3).
TEXT 5
LANES Número de faixas de circulação, sem contabilizar as faixas de BUS; Este campo é independente do sentido de trânsito, devendo ser preenchido com o valor 0 apenas se a largura da via for inferior a 3 metros’; (VER 1.3).
TEXT 5
NAME Nome da rua; ex: Rua das Carmelitas (Estrada das Beiras) (EN250); (VER ANEXO A). TEXT 254
L_A_FROM 1º Número de porta do lado esquerdo do segmento;(VER 1.3)(VER ANEXO A). TEXT 16
L_A_TO Último número de porta do lado esquerdo do segmento;(VER 1.3)(VER ANEXO A). TEXT 16
L_IRREG Sequência de números de porta nos casos irregulares e mistos do lado esquerdo (Separados por virgula ","); (VER 1.3)(VER ANEXO A). TEXT 200
L_STRUC Estrutura dos números de porta à esquerda (“E” pares; ”O” impares; ”M” mistos; ”I”
irregulares). TEXT 1
R_A_FROM 1º Número de porta do lado direito do segmento; (VER 1.3)(VER ANEXO A). TEXT 16
R_A_TO Último número de porta do lado direito do segmento; (VER 1.3)(VER ANEXO A). TEXT 16
R_IRREG Sequência de números de porta nos casos irregulares e mistos do lado direito (Separados por virgula ","); (VER 1.3)(VER ANEXO A). TEXT 200
R_STRUC Estrutura dos números de porta à direita (“E” pares; ”O” impares; ”M” mistos; ”I” irregulares). TEXT 1
FOW Observações fixas (0 = Não aplicável, 1 = Rotunda, 2 = Acesso, 3 = Área/Estação de serviço, 4 = Rua Privada, 5 = Parque de Estacionamento, 6 = Escadas 7 = Ferry-boat) ; (VER 1.3)(VER ANEXO A).
TEXT 5
POF Obras de Arte (0 = Não aplicável, 1 = Passagem superior, 2 = Passagem inferior, 3 = Túnel, 4 = Ponte); (VER ANEXO A). TEXT 5
PAVED Tipo de pavimento (1= Asfalto e paralelo, 2 = Terra batida e Caminho de terra, 3 = Calçada portuguesa, 4 = Calçada Romana); (VER 1.3). TEXT 5
STATUS_PV Estado do pavimento (1 = Bom, 0 = Mau). TEXT 5
NET2CLASS Ordem de importância do eixo de via em termos de “routing” (0 = maior … 7 = menor, 8 = Sem atribuição); (VER ANEXO A). TEXT 2
TOLL_RD Indicação se existe custos de utilização da via (1 = Paga, 0 = Sem custos). TEXT 5
DIVIDER Indicação de via duplicada (1 = Sim, 0 = Não). TEXT 5
AVG_SD Indicação da velocidade média de circulação (Em parte estimado, noutra através de informação das probs, no processamento). TEXT 5
122
MAX_SD/ REAL_SD
Indicação da velocidade máxima de circulação / Indicação de velocidade máxima real (t = Sim, f = Não); (VER 1.3).
TEXT/ TEXT
5/ 1
BUS_LANE Posição da Faixa de BUS segundo o sentido de digitalização (1= Não tem, 2 = Esquerda, 3 = Direita, 4 = Ambos, 5 = Central, 6 = Não existe informação). TEXT 5
PRK_AVLBT Posição do estacionamento segundo o sentido de digitalização (1= Não permitido, 2 = Esquerda, 3 = Direita, 4 = Ambos, 5 = Central, 6 = Não existe informação). TEXT 5
OBS Campo de observações relevantes; Deve-se homogeneizar ao máximo as descrições neste campo; Se houver mais que uma observação separar por ponto vírgulas “;” (sem espaço) mas ordenar por nível de importância; ex: “2 Faixas no sentido -1; Em obras”
TEXT 254
DT_TRUCKS
Sentido de trânsito para Pesados (“=” para casos de sentido igual ao ONEWAY; “FT” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito igual a sentido de digitalização; “TF” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito diferente a sentido de digitalização; “N” = se o eixo de via não permite o trânsito automóvel; “NULL= se permitido trânsito em ambos os sentidos).
TEXT 5
DT_BUS
Sentido de trânsito para BUS (“=” para casos de sentido igual ao ONEWAY; “FT” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito igual a sentido de digitalização; “TF” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito diferente a sentido de digitalização; “N” = se o eixo de via não permite o trânsito automóvel; “NULL= se permitido trânsito em ambos os sentidos).
TEXT 5
DT_TAXIS
Sentido de trânsito para Táxis (“=” para casos de sentido igual ao ONEWAY; “FT” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito igual a sentido de digitalização; “TF” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito diferente a sentido de digitalização; “N” = se o eixo de via não permite o trânsito automóvel; “NULL= se permitido trânsito em ambos os sentidos).
TEXT 5
DT_BIKE
Sentido de trânsito para Bicicletas (“=” para casos de sentido igual ao ONEWAY; “FT” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito igual a sentido de digitalização; “TF” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito diferente a sentido de digitalização; “N” = se o eixo de via não permite o trânsito automóvel; “NULL= se permitido trânsito em ambos os sentidos).
TEXT 5
DT_PEDSTRN Sentido de trânsito para Pedestres (“NULL= se permitido trânsito em ambos os sentidos; “FT” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito igual a sentido de digitalização; “TF” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito diferente a sentido de digitalização; “N” = se o eixo de via não permite o trânsito automóvel).
TEXT 5
DT_RESIDT
Sentido de trânsito para Moradores (“=” para casos de sentido igual ao ONEWAY; “FT” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito igual a sentido de digitalização; “TF” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito diferente a sentido de digitalização; “N” = se o eixo de via não permite o trânsito automóvel; “NULL= se permitido trânsito em ambos os sentidos).
TEXT 5
DT_DELIVER
Sentido de trânsito para Cargas e Descargas (“=” para casos de sentido igual ao ONEWAY; “FT” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito igual a sentido de digitalização; “TF” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito diferente a sentido de digitalização; “N” = se o eixo de via não permite o trânsito automóvel; “NULL= se permitido trânsito em ambos os sentidos).
TEXT 5
DT_EMERVEH
Sentido de trânsito para Veículos de Emergência (“=” para casos de sentido igual ao ONEWAY; “FT” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito igual a sentido de digitalização; “TF” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito diferente a sentido de digitalização; “N” = se o eixo de via não permite o trânsito automóvel; “NULL= se permitido trânsito em ambos os sentidos).
TEXT 5
DT_RSU
Sentido de trânsito para Veículos de Resíduos Sólidos Urbanos (“=” para casos de sentido igual ao ONEWAY; “FT” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito igual a sentido de digitalização; “TF” = para casos de sentido único onde sentido de trânsito diferente a sentido de digitalização; “N” = se o eixo de via não permite o trânsito automóvel; “NULL= se permitido trânsito em ambos os sentidos).
TEXT 5
123
Anexo 2 - Sinalização das diversas proibições
AUTO Veículos comuns
TRUCKS
Automóveis de
mercadorias;
Automóveis
pesados
BUS
Automóveis
pesados;
Transporte
público
TAXIS Transporte público
BIKE Velocípedes
PEDESTRN Peões
RESIDT
DELIVER
Só cargas e
descargas ou
exceto cargas e descargas
124
EMERVEH Transporte
público
125
Anexo 3 - Lista com as velocidades de deslocação pedonal por grupo etário
126
Anexo 4 - Mapa com as linhas de autocarro que servem o concelho da Maia
127
Anexo 5 - Autocorreção espacial da variável nº de movimentos pendulares
realizados a pé à freguesia (2011)
