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Tipo: TCC
Título: Análise espaço-temporal dos congestionamentos urbanos em Fortaleza com uso de dados de fluxo de tráfego here
Título em inglês: Spatiotemporal analysis of urban congestion in Fortaleza using here traffic flow data
Autor(es): Ribeiro, Lucas Matheus Dantas
Orientador: Arantes, Arielle Elias
Palavras-chave em português: Análise espaço-temporal;Congestionamento;Mobilidade urbana
Palavras-chave em inglês: Spatiotemporal analysis;Urban mobility.;Traffic congestion
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL
Data do documento: 2025
Citação: RIBEIRO, Lucas Matheus Dantas. Análise espaço-temporal dos congestionamentos urbanos em Fortaleza com uso de dados de fluxo de tráfego here. 2026. 87 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Civil) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2025.
Resumo: Os congestionamentos urbanos constituem um dos principais desafios à mobilidade nas grandes cidades, impactando diretamente a qualidade de vida da população e a eficiência dos sistemas de transporte. Com os avanços nas tecnologias de geolocalização e o uso crescente de plataformas de monitoramento de tráfego em tempo real, como o serviço hereR, tornou-se possível coletar dados com elevado nível de detalhamento espacial e temporal. Neste contexto, este trabalho busca compreender a dinâmica dos congestionamentos na cidade de Fortaleza, adotando a escala dos bairros como unidade de análise espacial. A pesquisa tem como objetivo identificar padrões espaço-temporais de congestionamento ao longo dos dias da semana e dos diferentes períodos do dia, a fim de fornecer subsídios técnicos para o aprimoramento das políticas públicas de mobilidade urbana. Para isso, são aplicadas técnicas de análise espacial, estatística e visualização geográfica, que permitem extrair informações relevantes a partir de grandes volumes de dados georreferenciados. A utilização da escala dos bairros possibilita inferir como a distribuição dos congestionamentos reflete dinâmicas territoriais específicas, evidenciando variações no dinâmica do tráfego entre as diversas regiões urbanas de Fortaleza. Os resultados obtidos permitem mapear zonas críticas com maior precisão, identificar gargalos recorrentes e compreender como os congestionamentos se manifestam de forma diferenciada no tecido urbano. A principal contribuição da pesquisa reside na demonstração do potencial dos dados espaço-temporais para a formulação de estratégias mais eficazes de gestão do tráfego, além de apresentar uma metodologia com elevado grau de replicabilidade, aplicável a outros contextos urbanos, fortalecendo o desenvolvimento de soluções baseadas em dados e evidências.
Abstract: Urban traffic congestion is one of the main challenges for mobility in large cities, directly affecting both the quality of life of the population and the efficiency of transportation systems. With advances in geolocation technologies and the increasing use of real-time traffic monitoring platforms, such as the hereR service, it has become possible to collect highly detailed spatial and temporal data. In this context, this study aims to understand the dynamics of traffic congestion in the city of Fortaleza, adopting the neighborhood scale as the spatial unit of analysis. The research seeks to identify spatiotemporal patterns of congestion throughout the days of the week and across different periods of the day, in order to provide technical support for improving urban mobility policies. Spatial analysis techniques, statistical methods, and geographic visualization tools are applied to extract relevant information from large volumes of georeferenced data. The use of the neighborhood scale enables the inference of how congestion distribution reflects specific territorial dynamics, highlighting variations in traffic behavior across different areas of the city. The results allow for the precise mapping of critical zones, identification of recurrent bottlenecks, and a deeper understanding of how congestion manifests differently across the urban fabric. The main contribution of this research lies in demonstrating the potential of spatiotemporal data to support more effective traffic management strategies, in addition to presenting a highly replicable methodology that can be applied to other urban contexts, thus strengthening the development of data-driven and evidence-based solutions.
URI: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/84816
ORCID do(s) Autor(es): https://orcid.org/0009-0004-1507-5934
Currículo Lattes do(s) Autor(es): https://lattes.cnpq.br/1361810763155597
ORCID do Orientador: https://orcid.org/0000-0003-3445-795X
Currículo Lattes do Orientador: https://lattes.cnpq.br/9189950478673154
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:ENGENHARIA CIVIL - Monografias

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