Procedimento para geração de populações sintéticas com base em dados disponíveis no Brasil

Autores

DOI:

https://doi.org/10.58922/transportes.v32i3.2617

Palavras-chave:

Populações sintéticas. Geradores de populações. Sintetizadores de populações. Maximização de entropia.

Resumo

Este trabalho apresenta um gerador de populações sintéticas adaptado para o Brasil e sua aplicação para a Região Metropolitana de São Paulo (RMSP). Populações sintéticas são utilizadas em modelos desagregados de previsão de demanda; resultam da estimação de informações desconhecidas em escalas geográficas desagregadas, tendo como base informações agregadas conhecidas e (uma amostra de) microdados, ambos disponibilizados pelos Censos. Considerando as diferentes abordagens teóricas e a disponibilidade de códigos, selecionou-se o gerador PopulationSim, pertencente à categoria de procedimentos de reconstrução sintética. Desenvolveu-se uma extensão, chamada de PopulationSimBR, para facilitar a aplicação do gerador em regiões no Brasil. Na aplicação realizada para a RMSP foram também utilizados dados da Pesquisa OD de São Paulo. Os resultados apresentam indicadores de qualidade superior aos encontrados na literatura, o que sugere que o PopulationSim pode ser utilizado no Brasil, assim como a base de dados gerada para a RMSP.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

ActivitySim (2020) ActivitySim: An open platform for activity-based travel modeling. Disponível em: <https://activitysim.github. io/> (acesso em 13/06/2024).

Ajauskas, R. (2021a) Procedimento para geração de populações sintéticas com base em dados disponíveis no Brasil. Dissertação (mestrado). Universidade de São Paulo. São Paulo. DOI: 10.11606/D.3.2021.tde-04112021-120207. DOI: https://doi.org/10.11606/D.3.2021.tde-04112021-120207

Ajauskas, R. (2021b) Documentação PopulationSimBR: a extensão do PopulationSim para o Brasil. Disponível em: (acesso em 13/06/2024).

Ajauskas, R. e O. Strambi (2019) Procedimentos para geração de populações sintéticas aplicada à modelagem de transportes: uma revisão dos métodos de reconstrução sintética. In 33º Congresso de Pesquisa e Ensino em Transporte da ANPET. Balneário Camboriú: ANPET, p. 25–37.

Bar-Gera, H.; K.C. Konduri; B. Sana et al. (2009) Estimating survey weights with multiple constraints using entropy optimization methods. In 88th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington D.C., Estados Unidos: Transportation Research Board, p. 09–1354.

Barthelemy, J. e P.L. Toint (2013) Synthetic population generation without a sample, Transportation Science, v. 47, n. 2, p. 266-79. DOI: 10.1287/trsc.1120.0408. DOI: https://doi.org/10.1287/trsc.1120.0408

Beckman, R.; K. Baggerly e M.D. McKay (1996) Creating synthetic baseline populations, Transportation Research Part A, Policy and Practice, v. 30, n. 6, p. 415-29. DOI: 10.1016/0965-8564(96)00004-3. DOI: https://doi.org/10.1016/0965-8564(96)00004-3

Birkin, M. e M. Clarke (1988) SYNTHESIS—a synthetic spatial information system for urban and regional analysis: methods and examples, Environment & Planning A, v. 20, n. 12, p. 1645-71. DOI: 10.1068/a201645. DOI: https://doi.org/10.1068/a201645

Farooq, B.; M. Bierlaire; R. Hurtubia et al. (2013) Simulation based population synthesis, Transportation Research Part B: Methodological, v. 58, p. 243-63. DOI: 10.1016/j.trb.2013.09.012. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trb.2013.09.012

IBGE (2010) Censo 2010. Disponível em: <https://censo2010.ibge.gov.br/> (acesso em 13/06/2024).

Konduri, K.; D. You; V.M. Garikapati et al. (2016) Application of an enhanced population synthesis model that accommodates controls at multiple geographic resolutions. In Proceedings of the 95th Annual Meeting of the Transportation Research Board (Washington, DC, USA). Transportation Research Board, p. 10–14.

Lee, D. H.; Y. Fu (2011). Cross-entropy optimization model for population synthesis in activity-based microsimulation models. Transportation Research Record, v. 2255, n. 1, p. 20-27. DOI: https://doi.org/10.3141/2255-03

Lim, P.P. (2020) Population synthesis for travel demand modeling in Australian capital cities. Tese (doutorado). Institute for Social Science Research, University of Queensland, Queensland, DOI: 10.14264/uql.2020.822. DOI: https://doi.org/10.14264/uql.2020.822

MARG (2016) PopGen: Synthetic Population Generator. Mobility Analytics Research Group. Disponível em: <http://www.mobilityanalytics. org/popgen.html> (acesso em 13/06/2024).

Miyamoto, K.; N. Sugiki; N. Otani et al. (2010) Agent-based estimation method of household microdata for base year in land use microsimulation. In 89th TRB Meeting Compendium of Papers. Washington D.C.: Transportation Research Board.

Moreno, A. e R. Moeckel (2018) Population synthesis handling three geographical resolutions, ISPRS International Journal of Geo- Information, v. 7, n. 5, p. 174. DOI: 10.3390/ijgi7050174. DOI: https://doi.org/10.3390/ijgi7050174

Müller, K. (2017) A generalized approach to population synthesis. Tese (doutorado). ETH Zurich, Zurich. DOI: 10.3929/ethz-b-000171586.

Müller, K., e Axhausen, K. W. (2010) Population synthesis for microsimulation: state of the art. Arbeitsberichte Verkehrs-und Raumplanung, v. 638, p. 1-14.

Paul, B.M.; J. Doyle; B. Stabler et al. (2018) Multi-level population synthesis using entropy maximization-based simultaneous list balancing (No. 18-03886). In 97th Annual Meeting of the Transportation Research Board. Washington D.C.: Transportation Research Board.

Pianucci, M.N. (2016) Uma proposta para a obtenção da população sintética através de dados agregados para modelagem de geração de viagens por domicílio. Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. DOI: 10.11606/T.18.2016. tde-24102016-154347.

PopulationSim (2020) PopulationSim 0.5.1. Disponível em: <https://activitysim.github.io/populationsim/> (acesso em 31/07/2024)

Ramadan, O.E. e V.P. Sisiopiku (2019) A critical review on population synthesis for activity-and agent-based transportation models. In Transportation Systems Analysis and Assessment. IntechOpen. DOI: 10.5772/intechopen.86307. DOI: https://doi.org/10.5772/intechopen.86307

Ribeiro, R.A. (2011) Modelo baseado em agentes para estimar a geração e a distribuição de viagens intraurbanas. Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. DOI: 10.11606/T.18.2011.tde-31012012-081352 DOI: https://doi.org/10.11606/T.18.2011.tde-31012012-081352

RSG (2017) PopulationSim Specification. Disponível em: <https://activitysim.github.io/populationsim/docs.html>. (acesso em 13/06/2024).

Sallard, A.; Balać, M.; Hörl, S. (2020). A synthetic population for the greater São Paulo metropolitan region. Arbeitsberichte Verkehrs-und Raumplanung, v. 1545.

Smith, L., R. Beckman e K. Baggerly (1995) TRANSIMS: Transportation analysis and simulation system. New Mexico: Los Alamos National Lab. DOI: 10.2172/88648. DOI: https://doi.org/10.2172/88648

Sun, L.; A. Erath e C. Ming (2018) A hierarchical mixture modeling framework for population synthesis, Transportation Research Part B: Methodological, v. 114, p. 199. DOI: 10.1016/j.trb.2018.06.002. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trb.2018.06.002

Voas, D. e P. Williamson (2000) An evaluation of the combinatorial optimisation approach to the creation of synthetic microdata, International Journal of Population Geography, v. 6, n. 5, p. 349-66. DOI: 10.1002/1099-1220(200009/10)6:5<349::AID-IJPG196>3.0.CO;2-5. DOI: https://doi.org/10.1002/1099-1220(200009/10)6:5<349::AID-IJPG196>3.0.CO;2-5

Vovsha, P.; J.E. Hicks; B.M. Paul et al. (2015) New features of population synthesis. In 94th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington D.C., Estados Unidos: Transportation Research Board, p. 15–5343.

Ye, X.; K. Konduri; R.M. Pendyala et al. (2009) A methodology to match distributions of both household and person attributes in the generation of synthetic populations. In 88th Annual Meeting of the Transportation Research Board. Washington D.C., Estados Unidos: Transportation Research Board.

Downloads

Publicado

09-09-2024

Como Citar

Ajauskas, R., & Strambi, O. (2024). Procedimento para geração de populações sintéticas com base em dados disponíveis no Brasil. TRANSPORTES, 32(3), e2617. https://doi.org/10.58922/transportes.v32i3.2617

Edição

Seção

Artigos