Análise das condições de fluidez de tráfego utilizando modelagem de microssimulação: Estudo de caso em Joinville, SC

Abstract

À medida que as cidades crescem novos desafios de mobilidade são gerados criando gargalos nas principais zonas urbanas do país. Seja de grande ou médio porte, as cidades brasileiras têm enfrentado diversos obstáculos devido ao excesso de veículos em circulação. Em Joinville-SC, cidade foco do estudo de caso, o número de veículos equivale a aproximadamente metade da quantidade de habitantes, número que reflete diretamente no fluxo de tráfego. Nesse contexto, o presente trabalho visa propor uma melhoria de medidas de desempenho, em um cruzamento urbano localizado ao sul da cidade, região onde os moradores enfrentam grandes congestionamentos nos horários pico. Com aplicação de estudos de tráfego e utilizando o software de microssimulação VISSIM, foram propostos 3 cenários alternativos e observou-se que o cenário alternativo 2 apresenta 99% de melhoria em um dos cruzamentos e 52% no outro cruzamento analisado nas medidas de Fila Média e Fila Média Máxima, em relação ao cenário atual da área de estudo.

As cities grow, new mobility challenges are generated, creating bottlenecks in the country's main urban areas. Whether large or medium-sized, Brazilian cities have faced several obstacles due to the excess of vehicles in circulation. In Joinville-SC, the city that is the focus of the case study, the number of vehicles is equivalent to approximately half the number of inhabitants, a number that directly reflects the traffic flow. In this context, the present work aims to propose an improvement in performance measures, in an urban section located to the south of the city, a region where residents face major congestion at peak times. By applying traffic studies and using the VISSIM microsimulation software, 3 alternative scenarios were proposed and it was observed that alternative scenario 2 presents 99% improvement in one of the sections and 52% in the other section analyzed in the Average Queue and Maximum Average Queue, in relation to the current scenario of the study area.