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TRANSIMS (TRansportation ANalysis SIMulation System) é um conjunto integrado de ferramentas desenvolvido para realizar análises de sistemas de transporte regional. Com o objetivo de estabelecer o TRANSIMS como um recurso público contínuo disponível para a comunidade de transporte, o TRANSIMS é disponibilizado sob o Acordo de Código Aberto da NASA Versão 1.3
Fundo
TRANSIMS é um conjunto integrado de ferramentas para conduzir análises de sistemas de transporte regional com base em um micro-simulador de autômato celular . Ele usa um novo paradigma de modelagem de viajantes individuais e seu transporte multimodal com base em populações sintéticas e suas atividades. Comparado com outros modelos de transporte agregado, TRANSIMS representa o tempo de forma consistente e contínua, bem como pessoas e famílias detalhadas. Seu roteamento dependente do tempo e microssimulador baseado em pessoa também diferem de outros modelos de agregados.
Metodologia
Visão geral
O objetivo da metodologia é carregar o tráfego na rede e iterar em direção ao equilíbrio de Nash . Os submódulos incluem sintetizador de população, gerador de atividade, planejador de rota e micro-estimulador. O feedback dos módulos será a próxima entrada conforme o processo de equilíbrio itera. Os viajantes são modelados para alcançar um caminho mais curto que seja melhor para a população em geral, em vez de uma rota significativamente melhor. Uma restrição importante é que os viajantes escolhem um meio de transporte de acordo com pesquisas de viagem, em vez de otimizar suas necessidades de viagem.
Metodologia TRANSIMS Básica
Dados de entrada
TRANSIMS cria uma rede rodoviária, uma rede de trânsito, bem como horários de trânsito nesta etapa. Normalmente, as redes de ruas e transporte público estão disponíveis em organizações de planejamento metropolitano . As redes podem ser exportadas de outras ferramentas de análise de tráfego em um formato tabular bastante simples para serem inseridas no TRANSIMS. Vários recursos estão incluídos no TRANSIMS para editar redes. Ele pode fazer uso de algumas ferramentas e formatos comuns de GIS ( shapefiles ) com relação à edição e visualização de rede. Ele também pode compreender sistemas de informações geográficas importantes , como sistema de plano de estado , sistema mercator transversal universal , etc. Existem desafios para dados de rede. A rede de ruas geralmente está disponível por meio do Census Tiger / Line público, do NavTeq comercial e, especialmente, de redes preparadas e mantidas por MPOs. No entanto, muitos detalhes que não são normalmente fornecidos por fontes de dados comuns são necessários, como semáforos, faixas de conversão, etc. Além disso, a rede viária deve ser topologicamente apropriada, ou seja, as conexões entre os links devem ser consistentes e representativas. A rede de trânsito deve ser compatível com a camada de rede de rua. Os dados geralmente devem ser compilados de várias fontes independentes. Os ônibus estão fluindo com o tráfego, portanto, os resultados podem entrar em conflito com os horários originais dos ônibus.
Sintetizador de população
Este passo é imitar a população regional para garantir que a demografia corresponda de perto à população real e que a distribuição das famílias se aproxime espacialmente da população regional. As funções detalhadas da síntese da população incluem a geração de domicílios sintéticos a partir dos dados do grupo do censo , o desenvolvimento das características demográficas de cada domicílio (renda, membros, etc.), a colocação de cada domicílio sintético em um link na rede de transporte (locais de atividade), e atribuição de veículos para cada família (compartilhando veículos e viagens dentro de uma família). Dois tipos de dados são aplicáveis nesta etapa. Os dados STF3 são dados agregados que descrevem regiões relativamente pequenas denominadas grupos de blocos, e PUMS são dados desagregados cobrindo uma área muito maior e reduzidos a uma amostra de 5%.
Um desafio para esta etapa é que a extrapolação dos dados do censo pode não ser precisa. Além disso, dados adicionais sobre o uso da terra são necessários para alocar as famílias de forma adequada aos locais de atividade.
Entrada e saída do sintetizador de população
Gerador de atividade
Esta etapa é para gerar atividades domésticas, prioridades de atividades, locais de atividades, horários de atividades e preferências de modo e viagem. Esta etapa requer entrada de dados adicionais para atribuir atividades individuais. Os principais dados de entrada são uma pesquisa detalhada de atividades representativa. O processo de atribuição de atividade geral é combinar as famílias sintéticas com as famílias da pesquisa correspondentes com base nos dados socioeconômicos coletados. Além disso, pequenas variações aleatórias são aplicadas aos registros de pesquisa para evitar duplicações exatas para as muitas famílias sintéticas diferentes. Com base nos dados demográficos de entrada, uma lista de atividades de viagem será produzida para cada família. Essas atividades serão designadas como atividades "domésticas" ou "individuais". Associado a cada atividade está um conjunto de parâmetros que definem a importância da atividade, a duração da atividade e um intervalo de tempo durante o qual a atividade deve ser realizada, se for realizada (por exemplo, o trabalho é obrigatório, então uma viagem de trabalho deve ser feito, mas uma viagem de compras normalmente não é tão importante e pode ser omitida em um determinado dia se o agendamento for muito difícil). Locais, como o endereço da residência e os endereços do local de trabalho e da escola, serão fornecidos para atividades obrigatórias. Os locais de outras atividades (compras) não são especificados - o planejador os escolherá em uma lista para a localidade. A preferência de modo também é modelada com base em registros de levantamento, em vez de otimização de rota.
Existem vários desafios para o gerador de atividade. O tamanho limitado da amostra na pesquisa pode criar uma atribuição de atividade grosseira. Depende muito da disponibilidade de uma pesquisa de atividade recente e atualizada, bem como de informações de zoneamento detalhadas que requerem ajustes manuais. Por último, pode gerar alguns padrões de atividade ilógicos para certas regiões.
Planejador de rota
Esta etapa consiste em ler as atividades individuais geradas anteriormente e, em seguida, determinar a rota mais rápida naquela hora do dia. O planejador de rotas possui vários recursos. As famílias são encaminhadas de forma coordenada para permitir o compartilhamento de caronas. O algoritmo inclui a otimização da rede dependente do tempo, com base nos atrasos do link que variam durante o dia. O roteador não escolhe o modo de transporte, mas encontra a melhor rota de acordo com o modo. O roteador começa usando a função de atribuição de tráfego conhecida BPR + para estimar atrasos de link com base no número de viagens roteadas por meio de cada link. Em seguida, ele determina a rota ideal para cada viagem e cria planos de viagem precisos. Um plano de viagem é uma sequência de modos, rotas e horários de partida e chegada planejados na origem e destinos, e instalações de troca de modo projetadas para mover indivíduos para locais de atividade.
Entrada e saída do planejador de rota
Microssimulador
Esta etapa é executar todos os planos de viagem criados pelo roteador segundo a segundo em toda a rede. Ele usa princípios de autômatos celulares para analisar a interação entre veículos individuais. O microssimulador produz localizações individuais de todos os viajantes e veículos em todos os momentos. O microssimulador e o roteador funcionam em um loop iterativo para equilibrar o tráfego atribuído na rede. O microssimulador segue esses planos de viagem e determina um novo conjunto de atrasos de link que são usados para substituir aqueles usados anteriormente pelo roteador. Este processo itera até que o equilíbrio seja alcançado.
Entrada e saída do microssimulador
Comentários
O feedback é aplicado ao processo de equilíbrio iterando entre o roteador e o microssimulador. Por meio do módulo de feedback, algumas rotas podem ser inviáveis. Essas atividades são então passadas de volta para o gerador de atividades para determinar as alternativas apropriadas. Alguns planos de viagem não podem ser seguidos no micro-simulador por causa de fechamentos de estradas dependentes do tempo e outros gatilhos. Nesse caso, os indivíduos com esses planos são devolvidos ao roteador para novas sugestões de roteamento.
Resultados
TRANSIMS pode criar resultados agregados comparáveis às ferramentas de análise tradicionais. A microssimulação pode levar a dados instantâneos altamente detalhados, por exemplo, a localização exata de cada viajante em um determinado momento. Como a quantidade de dados é difícil de compreender, os resultados precisam ser visualizados de forma eficaz. As ferramentas de visualização comumente usadas incluem o visualizador TRANSIMS original, fourDscape e o visualizador Balfour (software) , ArcGIS e ferramentas GIS semelhantes, Google Earth e NASA World Wind , Advanced Visualization ( NCSA ) e NEXTA .
Formulários
Tem havido muita discussão na profissão de transporte sobre o quão amplamente adotado o TRANSIMS será, produzindo várias escolas de pensamento. Os céticos acreditam que os grandes requisitos de dados, requisitos de computador e requisitos de treinamento limitarão o uso de TRANSIMS a um punhado dos maiores MPOs. Uma segunda escola de pensamento é que os requisitos regulamentares forçarão rapidamente o uso de TRANSIMS em muitas regiões. Essa adoção acelerada do TRANSIMS pode exceder a capacidade da equipe do projeto de apoiar as regiões afetadas. Uma última escola de pensamento é que, no início, TRANSIMS será de fato usado principalmente por MPOs maiores com questões de planejamento de transporte particularmente sofisticadas. Posteriormente, TRANSIMS iria evoluir para versões que seriam mais apropriadas para MPOs com equipes menores e necessidades de análise diferentes. A experiência com o software anterior sugere que este último cenário é o mais provável. É também o cenário mais promissor para levar novas tecnologias ao público mais amplo de maneira menos dolorosa.
Estudo de caso de Dallas
O caso de Dallas focou no desenvolvimento de uma micro-simulação em TRANSIMS que seria robusta o suficiente para executar o itinerário de viagem de cada indivíduo em uma região urbana. A microssimulação desenvolvida foi limitada a viagens de automóvel, e métodos foram desenvolvidos para usar as informações de produção / atração zonal do NCTCOG existentes como a fonte de demanda do viajante no sistema. A microssimulação executou aproximadamente 200.000 viagens (entre 5h00 e 10h00) dentro e através da área de estudo de 25 milhas quadradas (65 km 2 ). Ele funcionou em tempo real em cinco estações de trabalho SUN SPARC (“tempo real” significa que um período de cinco horas levou cinco horas).
Estudo de caso de Portland
Em contraste com a questão de planejamento do “mundo real” explorada em Dallas, o estudo de caso de Portland explorou os efeitos de diferentes tipos de dados sobre os resultados e a sensibilidade do TRANSIMS. O planejador de rotas e a capacidade de microssimulação desenvolvidos para Dallas foram expandidos para incluir veículos grandes, veículos de transporte público e passageiros em trânsito. Isso inclui as tarefas complicadas de incorporar ao banco de dados todas as programações de veículos de transporte público, as diferentes características operacionais de trens e ônibus e de simulação da interação de veículos de transporte público e particulares. Dois testes de sensibilidade foram considerados. O primeiro testou o efeito de gerar ruas locais sintéticas, em vez de codificar realisticamente todas as ruas da região. O segundo teste explorou o efeito de sintetizar planos de semáforos. Para testar essas e outras sensibilidades do modelo, a equipe de Portland montou os planos reais das ruas locais e dos semáforos para comparar com os resultados da síntese. Esses testes determinaram o efeito da síntese de dados sobre a sensibilidade dos modelos TRANSIMS.