4 REFERENCIAL TEÓRICO

Já pelo ângulo acadêmico, o interesse nesta pesquisa consiste em expandir a produção de trabalhos neste campo específico da ciência socioespacial. A escassez de trabalhos que versam sobre a simulação de movimento de pessoas não é proporcional à importância que o tema possui enquanto fator que impacta de forma determinante a qualidade de vida das populações urbanas. Gerar dados e conhecimento acerca do tema são medidas importantes para possibilitar o desenvolvimento qualitativo de soluções, evitando-se as aglomerações e conflitos de fluxos que geram desconforto e insegurança, prejudicando a atratividade dos sistemas de transporte público junto à sociedade.

4 REFERENCIAL TEÓRICO

Com apenas 10 a 15 meses de idade2 , começamos a dar os nossos primeiros passos de forma independente e equilibrada. Este importante marco de nosso desenvolvimento infantil é apenas o início de um processo intrincado que envolve coordenação motora, raciocínio espacial, comportamento e interação sociais, planejamento e múltiplas tomadas de decisão que de forma muito rápida e orgânica iremos naturalizar e executar de forma espontânea em nossa vida cotidiana.

O conhecimento necessário para se deslocar de uma origem até um destino, num primeiro momento, não parece ser algo dotado de profunda complexidade. No entanto, para dar capacidade computacional coerente e verossímil às simulações de fluxos peatonais, diversos estudiosos do comportamento peatonal buscaram elencar quais fatores e parâmetros impactam no modo em que as pessoas se movimentam e quais algoritmos e equações baseadas nestas variáveis poderiam descrever e

2 Tabela de Acompanhamento – Marcos de Desenvolvimento Infantil – Hospital Infantil

Sabará – disponível em https://www.hospitalinfantilsabara.org.br/sintomas-doencastratamentos/desenvolvimento-infantil-tabela-de-acompanhamento/

orientar o comportamento das entidades virtuais para que repliquem, da forma mais próxima possível, o comportamento humano.

De forma geral, foram estabelecidos dois modelos matemáticos principais de fluxo de tráfico: o macroscópico e o microscópico. Enquanto o primeiro utiliza a lógica da dinâmica dos fluidos e as variáveis fluxo, densidade e velocidade para organizar o comportamento coletivo de uma movimentação, o segundo tem por objetivo simular o comportamento particular de cada entidade virtual da população levando em conta variáveis individuais e condições externas – idade, diferenças culturais e de gênero, afastamentos (shy away distance), temperatura, motivo da viagem, tipo de infraestrutura e direção do caminhar – que influenciam os fatores macroscópicos fluxo, densidade e velocidade de deslocamento (Daamen, 2004).

Para simulações de fluxo no interior de estações ferroviárias, adota-se o modelo microscópico por este reproduzir com maior grau de fidedignidade as situações observadas pelas equipes operacionais ou as esperadas com base em projeções estimadas pela área de planejamento (no caso de estudos para novas estações ou para estratégias especiais em estações existentes em função de grandes eventos culturais ou esportivos nas proximidades).

Conforme descrito no início deste capítulo, toda jornada é estruturada com base em uma série de tomadas de decisão do caminhante. Daamen (2004), ao citar Hoogendoorn (2001) e Crow (1998), afirma que o comportamento peatonal é estruturado em três níveis decisórios: estratégico, tático e operacional.

Figura 3 - Níveis de comportamento peatonal, baseado em Hoogendoorn et al. (2001)

Fonte: Daamen, 2004.

Segundo Daamen (2004), no nível estratégico o viajante decide quais atividades fazer, sendo que algumas ações são discricionárias (comprar um jornal) enquanto outras são mandatórias (comprar o bilhete de direito de viagem antes de acessar as plataformas de embarque). Nos softwares de simulação utilizados neste trabalho, o nível estratégico é determinado pelo responsável pela elaboração e desenvolvimento do modelo, que irá definir as motivações das entidades.

Ainda segundo a autora, o nível seguinte (tático), diz respeito às decisões de curto prazo dos pedestres, dadas as escolhas feitas no plano estratégico. No nível anterior, os pedestres determinaram uma lista de atividades que querem executar, mas a ordem em que irão cumpri-las, ou talvez deixar de fazê-lo, dependem de condições específicas como limitações de tempo. Destaca-se que o último processo deste nível, a escolha da rota, jornada que conecta origem, objetivos intermediários e destino final é um mecanismo muito importante na simulação de fluxo peatonal e que cada programa aqui analisado lida com este processo com algum tipo de variação neste recurso. Por exemplo, para acessar uma plataforma, o passageiro

pode utilizar escada fixa ou escada rolante ou elevador. Como cada software irá distribuir as entidades com base nestas possibilidades de escolha cabe a capacidade de parametrização de cada ferramenta.

Por fim, Daamen relata que no nível operacional os pedestres tomam decisões instantâneas para o período subsequente, de acordo com as escolhas feitas no nível tático. A maioria das decisões dos pedestres no nível operacional diz respeito ao seu comportamento peatonal (variáveis microscópicas) ou decorrentes com interações com pontos de contato (formar fila para comprar algo, esperar por alguma informação, subir escadas, validar o bilhete nos bloqueios, etc).

Outro campo teórico importante para este trabalho consiste na mensurabilidade do conforto (ao caminhar) em relação ao espaço livre disponível (expresso na densidade de pessoas por m²). Para tanto, seguiremos as diretrizes presentes no Caderno Legion da CPTM (2021), que adota a escala de níveis de serviço elaborada pelo engenheiro e planejador urbano estado unidense John j. Fruin no início dos anos 70, que estabelece uma relação entre a densidade de pessoas e a velocidade com que elas podem circular em um determinado espaço.

Pela escala de Fruin, há 6 graus diferentes LoS (Level of Service), elencados de A (boas condições – baixa densidade) até F (condições ruins – alta densidade). Além disso, os valores que delimitam estas categorias diferem quando utilizadas para walkways (circulação) ou queuing (áreas de espera, formação de filas).

Como este trabalho terá como modelo o saguão da estação Brás e a entrada e saída pela linha de bloqueios como cenário de simulação – ponto de contato onde há a necessidade de formação de filas para utilização dos equipamentos de validação de bilhetes e contagem – adotaremos a Fruin's LoS Queuing. Para este tipo de área das estações, segundo a Station Capacity Planning, publicado em 2021 pela Network Rail do Reino Unido, recomenda-se nível de serviço D ou superior (queuing).