@MastersThesis{Santos:2018:GeVaTe,
author = "Santos, J{\'e}ssica Domingues",
title = "Mobilidade urbana em um dia t{\'{\i}}pico - (geo)grafos
variantes no tempo",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2018",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2018-03-27",
keywords = "redes Complexas, mobilidade urbana, (geo)grafos, complex network,
urban mobility, (geo)graph, GeoCNEt.",
abstract = "Um sistema complexo pode ser modelado atrav{\'e}s do conceito de
rede complexa que, por meio de grafos, retrata um conjunto de
conex{\~o}es com caracter{\'{\i}}sticas topol{\'o}gicas
n{\~a}o completamente regulares nem mesmo completamente
aleat{\'o}rias. No clima, na biologia, na sociologia e em muitas
outras {\'a}reas, essas caracter{\'{\i}}sticas apresentam
semelhan{\c{c}}as permitindo a reutiliza{\c{c}}{\~a}o das
solu{\c{c}}{\~o}es a partir da generaliza{\c{c}}{\~a}o dos
modelos. Este trabalho utiliza Redes Complexas para estudar
mobilidade urbana. O campo de estudo {\'e} a cidade de S{\~a}o
Jos{\'e} dos Campos, Brasil. Os dados reais de deslocamento
consistem em uma pesquisa Origem-Destino: a cidade foi dividida em
55 zonas de tr{\'a}fego e mais de 20 mil pessoas foram
questionadas sobre o hor{\'a}rio de partida e chegada de cada
viagem. O desenvolvimento foi dividido em 3 etapas:
pr{\'e}-processamento, processamento e p{\'o}s-processamento. No
pr{\'e}-processamento, um grafo de origem e destino com
representa{\c{c}}{\~a}o matricial em 3 dimens{\~o}es, em
linguagem C/C++, foi criado, no qual cada v{\'e}rtice representa
uma zona de tr{\'a}fego, e as arestas s{\~a}o ponderadas pelo
fluxo de pessoas, com varia{\c{c}}{\~a}o no tempo, totalizando
24 matrizes, uma para cada hora do dia. No processamento, em C,
foi utilizado a biblioteca igraph para calcular as medidas
topol{\'o}gicas tais como grau (n{\'u}mero de conex{\~o}es),
coeficiente de aglomera{\c{c}}{\~a}o (redund{\^a}ncia de
conex{\~o}es entre vizinhos) e di{\^a}metro (maior menor
dist{\^a}ncia) de uma rede de mobilidade ao longo de um dia
t{\'{\i}}pico e tamb{\'e}m aplicamos o algoritmo walktrap para
detec{\c{c}}{\~a}o de comunidades. No p{\'o}s-processamento,
utilizando o conceito de (geo)grafos, grafos representados com
geolocaliza{\c{c}}{\~a}o, foi desenvolvido a GeoCNet, ferramenta
que permite a cria{\c{c}}{\~a}o de um shapefile com as
propriedades topol{\'o}gicas do grafo. A estrutura modular
mostrou que no momento de alto fluxo a rede se torna muito
conectada e a estrutura modular desaparece. Por outro lado, nos
momentos de baixo fluxo, a rede apresenta estrutura modular bem
definida e as as sub-regi{\~o}es da cidade s{\~a}o representadas
pelas comunidades detectadas. ABSTRACT: A complex system can be
modeled through the complex network concept that, by using graphs,
represents a connection set with topological characteristics which
are neither completely regular nor completely random. In
sociology, biology, urban mobility and many other areas those
characteristics show similarities which are useful for the reuse
of the solutions from the models generalization. This work focused
in the problem of Urban mobility, which in an unplanned urban
growth scenario might generate negative impacts, like traffic
jams, air pollution and infrastructure flaws. Based on real data
for the city of S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, the mobility of a
typical day was represented. These data consist of an
Origin-Destination survey: the city was divided into 55 traffic
zones and more than 20 thousand people were asked about the time
of departure and arrival of each trip. The development was divided
in 3 steps, pre-processing, processing and post-processing. In
preprocessing, an origin destination graph was generated with a
3-dimension matrix representation, in language C++, in which each
vertex represents a traffic zone and the edges are weighted by the
flux of people, with 24 time variations, one for each hour of the
day. In the processing, in C, the igraph library was used to
calculate the topological properties such as degree (number of
connections), clustering coefficient (neighbors redundancy) and
diameter (longest distance) of a network of mobility over a
typical day and we also applied the textit walktrap algorithm for
community detection. In the post-processing, using the concept of
(geo) graphs, graphs represented with geolocation, the GeoCNet was
developed. It is a tool that allows the creation of a textit
shapefile with the topological properties of the graph. The
results of the dynamic behavior of urban mobility showed cohesive
values of the calculated topological properties, highlighting
areas with more concentrated flow and the analysis revealed that
some communities persist throughout the day.",
committee = "Calheiros, Alan James Peixoto (presidente) and Santos, Leonardo
Bacelar Lima (orientador) and Quiles, Marcos Gon{\c{c}}alves
(orientador) and Macau, Elbert Einstein Nehrer and Londe, Luciana
de Resende and Carvalho, Tiago Jos{\'e} de",
englishtitle = "Urban mobility in a typical day - time series using complex
network",
language = "pt",
pages = "85",
ibi = "8JMKD3MGP3W34R/3QTL422",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3QTL422",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}