Sistemas Complexos são característicos por possuir uma rede interna representando o relacionamento estrutural entre seus elementos e uma forma natural de interpretar essa interação é através de um grafo. Neste trabalho, o sistema de transporte público urbano de São Paulo é reinterpretado de forma acoplada (ônibus e metrô juntos) como uma rede complexa, abstraindo detalhes operacionais e focando na conectividade. Pelo grafo empiricamente gerado, é feita uma caraterização estatística nas métricas de redes complexas, onde diferentes valores de raio de distância são usados para agrupar pontos e estações próximas que antes se apresentavam desconectados. Esse agrupamento pode ser interpretado como uma ferramenta de política pública, representando a disposição do usuário em se locomover ao ponto mais próximo para acessar o transporte. O processo mostrou que aumentar essa disposição gera grande redução na distância e número de passos entre ônibus, trens e linhas de metrô para atingir todos os destinos da rede. É utilizado um modelo exploratório que testa a robustez da rede aleatoriamente, deterministicamente e probabilisticamente tendo como alvo pontos e linhas. De acordo com os raios de agrupamento, definido como disposição, diferentes valores de fragmentação foram obtidos diante dos ataques simulados. Esses resultados suportam duas principais características observadas na literatura de redes deste tipo: possuem um elevado grau de robustez à falhas aleatórias, mas são vulneráveis a ataques tendo como alvo nós ou links importantes

Complex systems are characteristic by having an internal network representing the structural relationship between its elements and a natural way to interpret this interaction is through a graph. In this work, the urban public transport system of São Paulo is reinterpreted as a coupled (bus and subway) complex network, bypassing operational details and focusing on connectivity. Using the empirically generated graph, a statistical characterisation is made by network metrics where different radius values are used to group nearby stops and stations that were disconnected before. That can be interpreted as a public policy tool, representing the user's willingness to get around the nearest point to access transportation. This process has shown that increasing this willingness generates great reduction in the distance and in the number of jumps between buses, trains and subways lines to achieve all the network destinations. An exploratory model is used to test the robustness of the network by randomly, deterministically and preferentially targeting the stops and service lines. According to the grouping radius, aka willingness, different fragmentation values were obtained under attack simulations. These findings support two main characteristics observed in such networks literature: they have a high degree of robustness to random failures, but are vulnerable to targeted attacks