Dissertação de Mestrado

A mobilidade compartilhada sob demanda, em especial os serviços ridehailing como Uber e 99, fazem parte do cotidiano da população. Os impactos desses sistemas, entretanto, são de difícil mensuração devido complexidade dos modelos de transporte compartilhado. Partindo da hipótese de que esses modelos podem auxiliar no planejamento das cidades, essa dissertação tem como objetivo propor e adaptar, no contexto brasileiro, um modelo de simulação computacional de transportes que incorpore modelos ridehailing, a partir de um estudo de caso em Santo André SP. Para atingir esse objetivo foi realizada uma simulação no software PTV Visum dos serviços ridehailing, analisando dois problemas diferentes. Primeiro, as viagens ridehailing porta-a-porta por um modelo tradicional de alocação de transportes privado e por um modelo de ridematching e roteamento. Segundo, um sistema ridehailing integrado com transporte público com e sem integração tarifária a partir de um modelo de alocação de transporte público. Os resultados indicam que o impacto no tráfego causado pelos serviços ridehailing é pequeno devido à baixa quota modal desses serviços. Isso associada as dificuldades apresentadas pelos modelos de transporte compartilhado indicam que a aplicação de modelos tradicionais é mais eficiente se o foco não é a mobilidade compartilhada. Entretanto, os resultados também indicam um aumento de 40% a 73% no total de viagens quando se considera a operação de sistemas ridehailing, o que pode impactar negativamente as cidades caso a quota modal desses serviços aumente no futuro. Além disso, os modelos de mobilidade compartilhada também permitem gerar indicadores como frota utilizada, quilometragem rodada com e sem passageiro e receitas operacionais, que podem ser utilizados como parâmetros para políticas de regulação como restrição de frota e taxa sobre os serviços prestados. A adoção desse tipo de solução, entretanto, ainda enfrenta dificuldades relacionadas a legislação e coleta de dados e ao alto grau de conhecimento técnico necessários para a construção dos modelos.

On-demand shared mobility, especially ridehailing services such as Uber and 99, are part of people's daily lives. The impacts of these systems, however, are difficult to measure due to the complexity of shared transport models. This dissertation, based on the hypothesis that these models can contribute to urban planning, aims to propose and adapt a transport simulation model tailored to the Brazilian context, incorporating ridehailing services using Santo André, SP as a case study. To achieve this objective, a simulation of ridehailing services was carried out in the PTV Visum software, analyzing two different problems. First, ridehailing door-todoor trips using a traditional private transportation assignment and a ridematching and routing model. Second, a ridehailing system integrated with public transportation with and without fare integration using a transit assignment model. The results indicate that the impact on traffic caused by ridehailing services is small due to the low modal share of these services. This, combined with the difficulties presented by shared transport models, indicates that the application of traditional models is more efficient if the focus is not shared mobility. However, the results also indicate an increase of 40% to 73% in the total number of trips when considering the operation of ridehailing systems, which could negatively impact cities if the modal share of these services increases in the future. Additionally, shared mobility models also allow for the generation of indicators such as fleet size, mileage traveled with and without passengers, and revenues, which can be used as parameters for regulatory policies like fleet restrictions and service taxes. The adoption of this type of solution, however, still faces challenges related to legislation, data collection, and the high level of technical knowledge required to build the models.