A rede de tráfego urbana e seus usuários estão sujeitos a condições climáticas adversas como chuvas intensas, que causam lentidão, aumento do tempo de viagem, alagamento, obstruções viárias, entre outros problemas. Estudos expõem que esses impactos são refletidos no comportamento dos usuários, que buscam se adaptar a fim de reduzir essas consequências. Nesse contexto, esta pesquisa tem o objetivo de avaliar o comportamento dos usuários de automóveis quanto às escolhas de rotas na rede de tráfego do município de São Paulo mediante a ocorrência de chuvas. Para isso propõe-se uma modelagem de escolha discreta dividida em quatro etapas: obtenção e tratamento dos dados; identificação do conjunto de rotas disponíveis com seus respectivos atributos associados; aplicação da modelagem de escolha de rotas e análise dos resultados. Os resultados indicam que a chuva influencia significativamente a escolha de rotas pelos usuários, modelos que correlacionam a chuva média e a chuva máxima com a distância percorrida e o tempo de viagem indicam que o aumento na intensidade da chuva impacta negativamente na utilidade das rotas, diminuindo sua probabilidade de escolha. Os resultados fornecem insights relevantes para a gestão do sistema de transporte urbano pois o modelo confirma que a chuva tem influência na escolha de rotas entre pares origem-destino e além disso permite identificar quais rotas alternativas tem as maiores probabilidades de escolha, o que possibilita a adoção de medidas para minimizar os impactos causados pela chuva. Trabalhos futuros podem incluir a análise preditiva da escolha de rotas em diferentes condições climáticas, bem como a análise da resiliência do sistema urbano em relação a essas condições climáticas.

The urban traffic network and its users are subject to adverse weather conditions such as heavy rain, which cause slow traffic, increased travel time, flooding, road obstructions, among other issues. Studies show that these impacts are reflected in users' behaviour as they seek to adapt in order to reduce these consequences. In this context, this research aims to evaluate the behaviour of car users regarding route choices in the traffic network of the municipality of São Paulo in the event of rain. To do so, a discrete choice modelling is proposed, divided into four steps: data acquisition and processing; identification of the set of available routes with their respective associated attributes; application of route choice modelling and analysis of the results. The results indicate that rain significantly influences users' route choices. Models that correlate average and maximum rainfall with distance travelled and travel time indicate that an increase in rainfall intensity negatively impacts the utility of routes, reducing their probability of being chosen. The results provide relevant insights for the management of the urban transportation system, as the model confirms that rain influences route choices between origin-destination pairs. Furthermore, it allows the identification of which alternative routes have the highest probabilities of being chosen, enabling the adoption of measures to minimize the impacts caused by rain. Future work may include predictive analysis of route choices under different weather conditions, as well as the analysis of the urban system's resilience to these weather conditions.