Modelo de procura de transporte público em autocarro para territórios de baixa densidade populacional

Abstract

Os territórios de baixa densidade são atualmente alvo de particular atenção em vários domínios do desenvolvimento territorial, económico e social de regiões e países, nomeadamente no setor da mobilidade e transportes, como é o caso de Portugal. A compreensão dos principais fatores que influenciam a procura de transporte público em autocarro para os territórios de baixa densidade em Portugal Continental, bem como o desenvolvimento do modelo que permita estimar o número de viagens em autocarro geradas nesses territórios assume particular interesse no processo de planeamento de transportes à luz da entrada em vigor em Portugal da Lei nº 52/2015. Deste modo, nesta dissertação é apresentado um modelo de regressão linear múltipla que sustenta a análise e possibilita a estimação da procura em função de variáveis sócio-económicas e demográficas. Para desenvolver este modelo foi usado a ferramenra estatística SPSS (Statiscal Package for the Social Sciences). Com base na pesquisa bibliográfica selecionaram-se 11 variáveis que potencialmente terão influência na procura de transporte público por autocarro, tendo sido apenas utilizadas 6 dessas variaveis dada a disponibilidade de informação existente para os muncipios portugueses. Em Portugal estão classificados 165 municípios como territórios de baixa densidade que servirão de base para calibrar e validar o modelo encontrado, tendo por base a informação existente nos Censos 2011 do Instituto estatístico nacional (INE). O modelo de procura de transporte em autocarro para os municípios de baixa densidade é caracterizado pelas seguintes variaveis explicativas: número de pessoas sem nível de escolaridade, densidade populacional e o poder de compra. O ajuste para o modelo encontrado foi de 87%, tendo sido determinado por amostra de 114 municipios, já que outros municípios foram retirados por serem considerados outliers, observações influentes ou, então, utilizados para a respetiva validação. Do processo de validação foi possível constatar que o modelo apresentou um bom ajuste à realidade com cerca de 80% dos resultadso para os municípios a apresentarem um erro inferior ao 50%, ou seja, o modelo apresenta uma boa explicação da variável do número de viagens para o transporte público.

Low-density regions are currently receiving special attention in various areas of territorial, economic, and social development in regions and countries, particularly in the mobility and transport sector, such as Portugal. The understanding of the main factors influencing the demand for public bus transportation to the low-density areas in Portugal, as well as the development of the model that allows estimating the number of bus trips generated in these territories takes a special interest in the planning process. transport considering the entry into force in Portugal of Law 52/2015. Thus, this thesis presents a multiple linear regression model that supports the analysis and enables the estimation of demand as a function of socio-economic and demographic variables. To develop this model was used the statistical tool SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). Based on the research, eleven variables were selected that will potentially influence the demand for public transportation by bus, with only six of these variables being used given the availability of information for the Portuguese municipalities. In Portugal, 165 municipalities are classified as low-density territories that will serve as a basis for calibrating and validating the model found, based on the information existing in the 2011 National Statistics Institute (INE) Census. The bus transportation demand model for low density municipalities is characterized by the following explanatory variables: number of people without education level, population density and purchasing power. The adjustment for the model found was 87%, and was determined by a sample of 114 municipalities, since other municipalities were withdrawn because they were considered outliers, influential observations or, then, used for their validation. From the validation process it was possible to verify that the model presented a good adjustment to the reality with about 80% of the results for the municipalities presenting an error lower than 50%, that is, the model presents a good explanation of the variable of the number of trips for public transport.