1 Monitoramento Av. Pres. João Goulart durante a implantação de faixa exclusiva de ônibus

2 Manhã

Dados Waze e sua representação:

Os traçados representam filas de lentidão baseadas na localização e velocidade dos usuários do Waze.

O Waze gera informações de congestionamento de tráfego processando as seguintes fontes de dados:
● Pontos de localização GPS enviados pelos telefones dos usuários (usuários que dirigem enquanto usam o aplicativo) e cálculos da velocidade real vs. velocidade média (no intervalo de tempo específico) e velocidade livre de fluxo (velocidade máxima medida no segmento da via).
● Os dados de velocidade média por trecho são dados pela Velocidade média atual em segmentos congestionados em metros/segundos.

2.1 Velocidades médias no sistema Av. Pres. João Goulart no pico da manhã

Registros de 29/05/2020 a 10/01/2021 (Dias úteis)

O sistema é constituído pelas seguintes vias: Av. Pres. João Goulart, Av. Loureiro da Silva, Av. Mauá

Os dados permitem demonstrar a existência de uma correlação positiva. de 0.0817839 entre a variação das velocidades médias associadas a Av. Pres. João Goulart e o sistema Av. Pres. João Goulart, indicando fraca associação entre os dois cenários. Ainda a aplicação de uma regressão linear entre as velocidades médias diárias na Av. Pres. João Goulart demonstra que apenas -32.44% da variação no sistema Av. Pres. João Goulart é explicado pela velocidade da Av. Pres. João Goulart a um P-valor de 0.896.

## 
## Call:
## lm(formula = speedKMH.x ~ speedKMH.y, data = correlacao)
## 
## Residuals:
##       3      15      16      43      63 
## -7.0678  3.2117 -3.2560 -0.4473  7.5595 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 14.29524    6.91807   2.066    0.131
## speedKMH.y   0.06695    0.47107   0.142    0.896
## 
## Residual standard error: 6.537 on 3 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.006689,   Adjusted R-squared:  -0.3244 
## F-statistic: 0.0202 on 1 and 3 DF,  p-value: 0.896

2.2 Mapa de filas no pico da manhã

Foram identificados no período da manhã 0 alertas de filas na Av. Pres. João Goulart entre os dias 29/05/2020 e 10/01/2021, utilizando registros de 0 wazers.

2.3 Desempenho

2.4 ANOVA Manhã

## 
## Call:
## lm(formula = speedKMH.x ~ periodoJunc, data = as)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -19.5245   0.0000   0.0000   0.6042  16.6713 
## 
## Coefficients:
##                                                      Estimate
## (Intercept)                            13.3099999999999969447
## periodoJuncAv. Pres. João Goulart Após -0.0000000000000003673
## periodoJuncSistema Antes                6.5803064137355153917
## periodoJuncSistema Após                 4.9787475158084903981
##                                                    Std. Error t value
## (Intercept)                             0.2882757350126993745   46.17
## periodoJuncAv. Pres. João Goulart Após  0.4166986505941361885    0.00
## periodoJuncSistema Antes                0.4076834541580319771   16.14
## periodoJuncSistema Após                 0.4166986505941361330   11.95
##                                                   Pr(>|t|)    
## (Intercept)                            <0.0000000000000002 ***
## periodoJuncAv. Pres. João Goulart Após                   1    
## periodoJuncSistema Antes               <0.0000000000000002 ***
## periodoJuncSistema Após                <0.0000000000000002 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3.337 on 510 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4425, Adjusted R-squared:  0.4392 
## F-statistic: 134.9 on 3 and 510 DF,  p-value: < 0.00000000000000022

## Analysis of Variance Table
## 
## Response: speedKMH.x
##              Df Sum Sq Mean Sq F value                Pr(>F)    
## periodoJunc   3 4507.8 1502.61  134.94 < 0.00000000000000022 ***
## Residuals   510 5679.3   11.14                                  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  resid(modelo.anova2)
## W = 0.81845, p-value < 0.00000000000000022

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
##        Df F value                Pr(>F)    
## group   3  88.085 < 0.00000000000000022 ***
##       510                                  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

##   Tukey multiple comparisons of means
##     95% family-wise confidence level
## 
## Fit: aov(formula = speedKMH.x ~ periodoJunc, data = as)
## 
## $periodoJunc
##                                                               diff       lwr
## Av. Pres. João Goulart Após-Av. Pres. João Goulart Antes  0.000000 -1.074050
## Sistema Antes-Av. Pres. João Goulart Antes                6.580306  5.529494
## Sistema Após-Av. Pres. João Goulart Antes                 4.978748  3.904698
## Sistema Antes-Av. Pres. João Goulart Após                 6.580306  5.506257
## Sistema Após-Av. Pres. João Goulart Após                  4.978748  3.881953
## Sistema Após-Sistema Antes                               -1.601559 -2.675608
##                                                                 upr     p adj
## Av. Pres. João Goulart Após-Av. Pres. João Goulart Antes  1.0740496 1.0000000
## Sistema Antes-Av. Pres. João Goulart Antes                7.6311191 0.0000000
## Sistema Após-Av. Pres. João Goulart Antes                 6.0527971 0.0000000
## Sistema Antes-Av. Pres. João Goulart Após                 7.6543560 0.0000000
## Sistema Após-Av. Pres. João Goulart Após                  6.0755418 0.0000000
## Sistema Após-Sistema Antes                               -0.5275093 0.0007858

2.4.1 Velocidades Praticadas

No cenário da MANHÃ no período anterior a 29/05/2020 a velocidade média em momentos de congestionamento na Av. Pres. João Goulart foi de 13.31, com erro padrão de 0.1039557 e no período posterior a velocidade média no trecho foi de 13.31, com erro padrão de 0.
o p-valor=0 do teste Shapiro atesta que as distribuições amostrais no período da MANHÃ seguem distribuições não normais, enquanto que o teste de Levene com p-valor=0 demonstra que não há igualdade de variância entre as amostras, e por fim, o teste de Tukey demonstra a existencia de diferença entre as médias das amostras:

2.5 Transporte Público

2.5.1 Linha: 255 - CALDRE FIÃO

Performance do trecho entre PN128686141 - Av. Pres. João Goulart, 4880 - Centro Histórico, Porto Alegre - RS, 90010-120 e PN128681222 - Loureiro da Silva - Centro Histórico, Porto Alegre - RS, 90050-240.

2.5.2 Linha: 397 - BONSUCESSO

2.5.3 Linha: 3462 - SÃO JOSÉ / SANTA CATARINA

2.5.4 Linha: 244 - SANTA TERESA

2.5.5 Linha: 178 - PRAIA DE BELAS

2.5.6 Linha: 394 - MAPA

2.5.7 Linha: 188 - ASSUNÇÃO

2.5.8 Linha: 272 - MORADAS DA HÍPICA

2.5.9 Linha: 2441 - SANTA TERESA VIA MARIANO DE MATTOS

2.5.10 Linha: 2731 - HÍPICA / BELÉM NOVO / SCHENEIDER

2.5.11 Todas Linhas: EPTC - João Goulart

3 Tarde

3.1 Velocidades médias no sistema Av. Pres. João Goulart no pico da tarde

Os dados permitem demonstrar a existência de uma correlação positiva de 0.0817839 entre a variação das velocidades médias associadas a Av. Pres. João Goulart e o sistema Av. Pres. João Goulart, indicando fraca associação entre os dois cenários. Ainda a aplicação de uma regressão linear entre as velocidades médias diárias na Av. Pres. João Goulart demonstra que apenas 28.86% da variação no sistema Av. Pres. João Goulart é explicado pela velocidade da Av. Pres. João Goulart a um P-valor de 0.

## 
## Call:
## lm(formula = speedKMH.x ~ speedKMH.y, data = correlacao)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -11.4696  -2.7485   0.7512   3.1495  11.5948 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value  Pr(>|t|)    
## (Intercept)   7.1758     2.1519   3.335   0.00155 ** 
## speedKMH.y    0.6559     0.1358   4.829 0.0000117 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 4.529 on 54 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.3016, Adjusted R-squared:  0.2886 
## F-statistic: 23.32 on 1 and 54 DF,  p-value: 0.00001171

3.2 Mapa de filas no pico da TARDE

Registros de 29/05/2020 a 10/01/2021 (Dias úteis) Foram identificados no período da tarde 18 alertas de filas na Av. Pres. João Goulart entre os dias 29/05/2020 e 10/01/2021, utilizando registros de 19 wazers.

3.3 Desempenho

3.4 ANOVA Tarde

## 
## Call:
## lm(formula = speedKMH.x ~ periodoJunc, data = bs)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -13.5878  -0.6842   0.0569   1.3558  15.7672 
## 
## Coefficients:
##                                        Estimate Std. Error t value
## (Intercept)                             14.8181     0.3583  41.353
## periodoJuncAv. Pres. João Goulart Após   0.8690     0.5256   1.653
## periodoJuncSistema Antes                 2.4646     0.5068   4.864
## periodoJuncSistema Após                  3.5511     0.5256   6.756
##                                                    Pr(>|t|)    
## (Intercept)                            < 0.0000000000000002 ***
## periodoJuncAv. Pres. João Goulart Após                0.099 .  
## periodoJuncSistema Antes                    0.0000016301057 ***
## periodoJuncSistema Após                     0.0000000000472 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3.826 on 422 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.1151, Adjusted R-squared:  0.1088 
## F-statistic:  18.3 on 3 and 422 DF,  p-value: 0.00000000003517

## Analysis of Variance Table
## 
## Response: speedKMH.x
##              Df Sum Sq Mean Sq F value           Pr(>F)    
## periodoJunc   3  803.6 267.874    18.3 0.00000000003517 ***
## Residuals   422 6177.1  14.638                             
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  resid(modelo.anova2)
## W = 0.91654, p-value = 0.00000000000001322

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
##        Df F value                Pr(>F)    
## group   3  73.288 < 0.00000000000000022 ***
##       422                                  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

##   Tukey multiple comparisons of means
##     95% family-wise confidence level
## 
## Fit: aov(formula = speedKMH.x ~ periodoJunc, data = bs)
## 
## $periodoJunc
##                                                               diff        lwr
## Av. Pres. João Goulart Após-Av. Pres. João Goulart Antes 0.8689802 -0.4866973
## Sistema Antes-Av. Pres. João Goulart Antes               2.4646401  1.1575691
## Sistema Após-Av. Pres. João Goulart Antes                3.5510572  2.1953798
## Sistema Antes-Av. Pres. João Goulart Após                1.5956599  0.2399825
## Sistema Após-Av. Pres. João Goulart Após                 2.6820771  1.2794765
## Sistema Após-Sistema Antes                               1.0864171 -0.2692603
##                                                               upr     p adj
## Av. Pres. João Goulart Após-Av. Pres. João Goulart Antes 2.224658 0.3499698
## Sistema Antes-Av. Pres. João Goulart Antes               3.771711 0.0000097
## Sistema Após-Av. Pres. João Goulart Antes                4.906735 0.0000000
## Sistema Antes-Av. Pres. João Goulart Após                2.951337 0.0135316
## Sistema Após-Av. Pres. João Goulart Após                 4.084678 0.0000070
## Sistema Após-Sistema Antes                               2.442095 0.1656869

3.4.1 Velocidades Praticadas

No cenário da TARDE no período anterior a 29/05/2020 a velocidade média em momentos de congestionamento na Av. Pres. João Goulart foi de 14.8181239, com erro padrão de 0.2660176 e no período posterior a velocidade média no trecho foi de 15.6871041, com erro padrão de 0.1429297. o p-valor=0 do teste Shapiro atesta que as distribuições amostrais no período da MANHÃ seguem distribuições não normais, enquanto que o teste de Levene com p-valor=0 demonstra que não há igualdade de variância entre as amostras, e por fim, o teste de Tukey demonstra a existencia de diferença entre as médias das amostras:

3.5 Transporte Público

3.5.1 Linha: 255 - CALDRE FIÃO

3.5.2 Linha: 397 - BONSUCESSO

3.5.3 Linha: 3462 - SÃO JOSÉ / SANTA CATARINA

3.5.4 Linha: 244 - SANTA TERESA

3.5.5 Linha: 178 - PRAIA DE BELAS

3.5.6 Linha: 394 - MAPA

3.5.7 Linha: 188 - ASSUNÇÃO

3.5.8 Linha: 272 - MORADAS DA HÍPICA

3.5.9 Linha: 2441 - SANTA TERESA VIA MARIANO DE MATTOS

3.5.10 Linha: 2731 - HÍPICA / BELÉM NOVO / SCHENEIDER

3.5.11 Todas Linhas: EPTC - João Goulart

4 Entre Picos

4.1 Mapa de filas no entre picos

Registros de 29/05/2020 a 10/01/2021 (Dias úteis)

Foram identificados no período de entre picos 2 alertas de filas na Av. Pres. João Goulart entre os dias 29/05/2020 e 10/01/2021, utilizando registros de 5 wazers.

## R version 3.6.2 (2019-12-12)
## Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
## Running under: Debian GNU/Linux 10 (buster)
## 
## Matrix products: default
## BLAS/LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopenblasp-r0.3.5.so
## 
## locale:
##  [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C              
##  [3] LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=en_US.UTF-8    
##  [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=C             
##  [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8       LC_NAME=C                 
##  [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C            
## [11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       
## 
## attached base packages:
## [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     
## 
## other attached packages:
##  [1] data.table_1.12.8 hms_0.5.3         ggpmisc_0.3.3     ggplot2_3.2.1    
##  [5] stringr_1.4.0     chron_2.3-55      mapview_2.7.0     sp_1.3-2         
##  [9] tidyr_1.0.2       dplyr_0.8.4       jsonlite_1.6.1    car_3.0-6        
## [13] carData_3.0-3    
## 
## loaded via a namespace (and not attached):
##  [1] viridisLite_0.3.0       shiny_1.4.0             assertthat_0.2.1       
##  [4] stats4_3.6.2            cellranger_1.1.0        yaml_2.2.1             
##  [7] gdtools_0.2.1           pillar_1.4.3            lattice_0.20-38        
## [10] glue_1.3.1              uuid_0.1-2              digest_0.6.24          
## [13] promises_1.1.0          leaflet.providers_1.9.0 colorspace_1.4-1       
## [16] plyr_1.8.5              htmltools_0.4.0         httpuv_1.5.2           
## [19] pkgconfig_2.0.3         raster_3.0-12           haven_2.2.0            
## [22] purrr_0.3.3             xtable_1.8-4            scales_1.1.0           
## [25] webshot_0.5.2           svglite_1.2.3           brew_1.0-6             
## [28] openxlsx_4.1.4          satellite_1.0.2         later_1.0.0            
## [31] rio_0.5.16              tibble_2.1.3            farver_2.0.3           
## [34] withr_2.1.2             lazyeval_0.2.2          magrittr_1.5           
## [37] crayon_1.3.4            readxl_1.3.1            mime_0.9               
## [40] evaluate_0.14           forcats_0.4.0           foreign_0.8-72         
## [43] class_7.3-15            tools_3.6.2             lifecycle_0.1.0        
## [46] munsell_0.5.0           zip_2.0.4               compiler_3.6.2         
## [49] e1071_1.7-3             systemfonts_0.1.1       rlang_0.4.4            
## [52] leafpop_0.0.5           classInt_0.4-2          units_0.6-5            
## [55] grid_3.6.2              htmlwidgets_1.5.3       crosstalk_1.0.0        
## [58] leafem_0.0.1            labeling_0.3            base64enc_0.1-3        
## [61] rmarkdown_2.1           gtable_0.3.0            codetools_0.2-16       
## [64] abind_1.4-5             DBI_1.1.0               curl_4.3               
## [67] reshape2_1.4.3          polynom_1.4-0           R6_2.4.1               
## [70] rgdal_1.4-8             knitr_1.28              fastmap_1.0.1          
## [73] KernSmooth_2.23-16      stringi_1.4.6           Rcpp_1.0.3             
## [76] vctrs_0.2.2             sf_0.8-1                png_0.1-7              
## [79] leaflet_2.0.3           tidyselect_1.0.0        xfun_0.12