MOOBI: uma proposta de abordagem baseada em dados para análise de mobilidade urbana em cidades inteligentes
MOOBI: uma proposta de abordagem baseada em dados para análise de mobilidade urbana em cidades inteligentes
<joao.anjos@arapiraca.ufal.br>
O crescimento urbano intensificou os desafios relacionados à mobilidade, exigindo abordagens baseadas em dados para subsidiar o planejamento e a gestão do transporte. Este trabalho apresenta o MOOBI, um framework sistemático desenvolvido para análise e otimização da mobilidade urbana, validado por meio de um estudo de caso realizado na Região Metropolitana do Recife. A metodologia adotada integra diferentes fontes de dados sobre transporte e segurança viária, combinadas à aplicação de modelos preditivos capazes de identificar padrões de deslocamento e áreas de risco. Os resultados obtidos evidenciam uma correlação intrigante entre a degradação dos indicadores de segurança viária e a migração de usuários do transporte coletivo para modos individuais de deslocamento. Além disso, as análises demonstram o potencial do framework para apoiar a formulação de políticas públicas orientadas por evidências. Como principal contribuição, propõe-se a expansão dos corredores exclusivos de ônibus, conhecidos como Faixa Azul, como estratégia capaz de promover simultaneamente a melhoria da segurança viária e o aumento da eficiência do transporte público. Conclui-se que a utilização integrada de dados e modelos analíticos pode contribuir significativamente para a tomada de decisão e para o desenvolvimento de sistemas de mobilidade urbana mais seguros e sustentáveis.
Urban growth has intensified mobility-related challenges, requiring data-driven approaches to support transportation planning and management. This study presents MOOBI, a systematic framework developed for urban mobility analysis and optimization, validated through a case study conducted in the Recife Metropolitan Region, Brazil. The adopted methodology integrates different sources of transportation and road safety data, combined with predictive models capable of identifying mobility patterns and risk-prone areas. The results reveal a correlation between the deterioration of road safety indicators and the migration of users from public transportation to individual modes of travel. Furthermore, the analyses demonstrate the framework’s potential to support evidence-based public policy formulation. As its main contribution, the study proposes the expansion of dedicated bus lanes, known as “Blue Lanes” (Faixa Azul), as a strategy capable of simultaneously improving road safety and increasing the efficiency of public transportation. It is concluded that the integrated use of data and analytical models can significantly contribute to decision-making processes and to the development of safer and more sustainable urban mobility systems
Ma. Alves, Nathália de Meneses.
Transporte coletivo.
Mobilidade urbana.
Transporte público.
Segurança viária.