Resumo: O principal objetivo deste estudo é estimar variáveis relacionadas ao planejamento de transportes, especialmente valores de produção de viagens por Transportes Coletivo (TCO), propondo um procedimento geoestatístico. O procedimento é uma junção de deconvolução de semivariograma e Krigagem com Deriva Externa (KED). O método consiste em assumir inicialmente uma amostra sistemática desagregada a partir de dados agregados por unidade de área. Posteriormente, utiliza-se a KED para prever a variável primária, considerando a população como input (variável secundária). Esta pesquisa utiliza dois tipos de informações sobre a cidade de Salvador (Bahia, Brasil): dados da pesquisa domiciliar origem-destino, realizada em 1995 e dados do censo de 2010. Além de destacar-se pela aplicação da Geoestatística no campo do planejamento de transportes, este artigo demonstra um método simples de deconvolução de semivariograma para dados agregados de viagens. Estes aspectos foram pouco explorados nesta área de pesquisa. Portanto, este trabalho apresenta três principais contribuições: 1) estimação de dados de viagens urbanas em localizações espaciais não amostradas; 2) obtenção de valores da variável de interesse derivada de outras variáveis; e 3) apresentação de um procedimento simplificado para deconvolução de semivariograma, considerando que dados desagregados, geralmente, não estão disponíveis, para manter a confidencialidade de dados individuais.

Abstract: The main objective of this study is to estimate variables related to transportation planning, in particular transit trip production, by proposing a geostatistical procedure. The procedure combines the semivariogram deconvolution and Kriging with External Drift (KED). The method consists of initially assuming a disaggregated systematic sample from aggregate data. Subsequently, KED was applied to estimate the primary variable, considering the population as a secondary input. This research assesses two types of information related to the city of Salvador (Bahia, Brazil): an origin-destination dataset based on a home-interview survey carried out in 1995 and the 2010 census data. Besides standing out for the application of Geostatistics in the field of transportation planning, this paper introduces the concepts of semivariogram deconvolution applied to aggregated travel data. Thus far these aspects have not been explored in the research area. In this way, this paper mainly presents three contributions: 1) estimating urban travel data in unsampled spatial locations; 2) obtaining the values of the variable of interest deriving out of other variables; and 3) introducing a simple semivariogram deconvolution procedure, considering that disaggregated data are not available to maintain the confidentiality of individual data.

ResumoEste trabalho apresenta um método sequencial, envolvendo aplicação de Análise em Componentes Principais (ACP) e logit binomial para previsão de escolha por modo de transporte motorizado. A aplicação da ACP permite reduzir o banco de dados multicolinear a componentes não correlacionadas entre si. Tais components são utlizadas, posteriormente, como variáveis explicativas em modelos logísticos binomiais. Os dados utilizados para o desenvolvimento deste trabalho são provenientes da entrevista domiciliar da Pesquisa Origem-Destino de 2007, realizada na Região Metropolitana de São Paulo. Os modelos obtidos apresentaram bom poder preditivo e valores coerentes e significativos de parâmetros calibrados. Na etapa de validação, foram obtidas taxas de acertos variando entre 69% a 92%. Finalmente, o método proposto é razoável, sendo uma boa alternativa para o caso de dados multicolineares em métodos de regressão.

AbstractThis paper presents a sequential method involving application of Principal Component Analysis (PCA) and binomial logit for forecasting of motorized travel mode choice. The application of ACP reduces the multicolinear database into uncorrelated components. Such components are used later as explanatory variables in binomial logit models. The data used are from the Origin-Destination Survey carried out in 2007 in São Paulo Metropolitan Area. The gotten models showed good accuracy and consistent and significant calibrated parameters. In the validation step, the hit rates were obtained ranging from 69% to 92%. Finally, the proposed method is reasonable to be a good alternative for the case of multicollinear data used in regression methods.