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Matriz OD Transporte Público

Matriz OD Transporte Público
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Idioma

Python

Tipo de ferramenta

Algoritmo, Manual

Licença

AM331-A3

Version

1.0.0

Sobre a ferramenta Responsável

Banco Interamericano de Desenvolvimento

Matriz OD Transporte Público
O que é?

A Matriz de Transporte Público OD oferece um conjunto de dados detalhados sobre as etapas e viagens realizadas em transporte público, utilizando o cartão SUBE na Região Metropolitana de Buenos Aires. Este recurso inclui tanto os dados brutos quanto os roteiros necessários para processar e vincular as etapas da viagem, além de imputar destinos, facilitando uma análise abrangente do movimento urbano. Este recurso é essencial para o desenvolvimento de políticas de transporte público, fornecendo uma base de dados que reflete os padrões de mobilidade. A informação, obtida de forma anónima, permite que governos, ONG e outros intervenientes da sociedade civil participem em debates sobre o planeamento dos transportes públicos, garantindo que as decisões sejam baseadas em dados representativos e atualizados. Os usuários podem acessar os resultados da matriz, o conjunto de dados de transações SUBE e os procedimentos de processamento, promovendo a transparência e a colaboração na melhoria do transporte público.

Quais problemas surgem?

Otimizar os sistemas de transporte público e compreender o movimento dos passageiros pode ser complexo. A Matriz OD de Transporte Público aborda esse problema fornecendo uma plataforma que simplifica a análise de OD, beneficiando planejadores de transporte e tomadores de decisão.

Como funciona a ferramenta?

Análise de OD: Matriz OD Transporte púbblico geralmente inclui ferramentas para estudar o movimento de passageiros nas redes de transporte público. Visualização de dados: a plataforma suporta a visualização de dados para obter informações e tomar decisões informadas. Customização: os usuários geralmente podem personalizar o Matriz OD Transporte público para atender às necessidades específicas de análise de seu sistema de transporte público.

Padrões abertos

Analisa dados de transporte público utilizando PostgreSQL e PostGIS para gestão eficiente de bancos de dados geoespaciais. Emprega H3 da Uber para indexação espacial, organizando dados em hexágonos para uma análise precisa. Processa transações para gerar matrizes de origem-destino, melhorando o planejamento de transporte. Compartilha scripts e metodologia em um repositório aberto, promovendo transparência e colaboração.

Setor
Transporte
Funcionalidades
Geolocalização
Objetivos de desenvolvimento sustentável
Indústria inovação infraestruturas
Cidades e comunidades sustentáveis
Kits de ferramentas
Ferramentas do BID
hands
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Conexões de rede em Buenos Aires Conexões de rede em Buenos Aires

Mapa em Buenos Aires com pontos e linhas de conexão de transporte público. Destacam-se trajetos do centro para localidades como Vicente López, San Miguel, Merlo e Avellaneda.

Identificação de Cadeia de Viagem Identificação de Cadeia de Viagem

A imagem mostra uma tabela com dados de viagens usando um cartão SUBE, incluindo hora, modo (ônibus ou trem) e localização. Abaixo, um diagrama detalha três viagens e suas conexões, começando às 6:30 e terminando às 20:05.

Matriz Origem-Destino Matriz Origem-Destino

Tabela de matriz origem-destino: linhas e colunas numeradas com "T" para indicar trajetos entre origens e destinos. No final de cada linha aparece "P" e no final de cada coluna aparece "A", somando total de viagens.

Publicação do BID vinculada à ferramenta

Estudo sobre padrões de mobilidade e desigualdade no transporte público.

Veja mais
Oficina de implementação

Code4Dev: Aprenda sobre a Matriz OD do Transporte Público

Veja mais
Relatório de viagens de transporte público

Análise das viagens na AMBA com base nos dados da SUBE (2019-2021).

Veja mais
Conjunto de dados de viagens e etapas no AMBA

Dados sobre origens e destinos de viagens em transporte público (2019-2022).

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Artigo sobre construção de matrizes OD

Guia para construção de matrizes origem-destino com dados do cartão SUBE.

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Otimizando a manutenção e sinalização rodoviária com visão computacional.

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