Fatores socioeconômicos e de infraestrutura viária sobre a mobilidade ativa em cidades de pequeno porte populacional: um estudo de caso para Viçosa - MG

Abstract

Esta tese investigou fatores socioeconômicos e de infraestrutura viária que influenciam a mobilidade ativa em cidades de pequeno porte populacional, utilizando a cidade de Viçosa-MG como estudo de caso. O objetivo principal foi analisar como diferentes variáveis impactam nas escolhas modais da população local, com foco específico no uso da bicicleta. Empregando modelos de regressão logística binomial e multinomial sobre dados de 202 indivíduos, a pesquisa revelou percepções importantes. O modelo binomial demonstrou que a posse de automóveis reduz drasticamente a probabilidade de uso da bicicleta (redução de 96,6% para dois automóveis no domicílio, (RC=0,034), enquanto a disponibilidade de bicicletas no domicílio aumenta significativamente essa probabilidade (RC=103,950 para duas bicicletas). Ademais, deslocamentos superiores a 30 minutos inibiram as escolhas de modos ativos em 91,2% (RC=0,088). O modelo multinomial aprofundou essas descobertas, mostrando que a idade se correlaciona positivamente com a preferência por veículos motorizados, com a chance de escolha de um automóvel aumentando em 4,8% por ano de idade em relação à caminhada. Viagens em grupo, especialmente com quatro passageiros, ampliaram notavelmente a preferência pelo automóvel (RC=241,712) em comparação à caminhada, refletindo ineficiências no transporte público e o papel do carro como um "espaço social". As probabilidades modais médias observadas foram: a pé (30,69%), carro (28,71%), bicicleta (20,30%), ônibus (11,39%) e moto (8,91%). Ambos os modelos apresentaram ajustes robustos, com valores de Pseudo R² de 0,417 para o modelo binomial e de 0,5543 no modelo multinomial. Esses achados fornecem subsídios substanciais para a promoção de políticas públicas que visam promover a infraestrutura cicloviária, fortalecer o transporte público e combater a dependência veicular, fomentando, assim, ambientes urbanos mais sustentáveis e equitativos. Palavras-chave: Mobilidade ativa; Escolha modal; Infraestrutura viária; Transporte sustentável; Planejamento urbano; Regressão logística

This thesis investigated socioeconomic and road infrastructure factors influencing active mobility in small population cities, using the city of Viçosa, Minas Gerais state, as a case study. The main objective was to analyze how different variables impact the modal choices of the local population, with a specific focus on bicycle usage. Employing binomial and multinomial logistic regression models on data from 202 individuals, the research revealed key insights. The binomial model demonstrated that car ownership drastically reduces the probability of bicycle use (a 96.6% reduction for two cars in the household, (OR=0.034), while bicycle availability in the household significantly increases this probability (OR=103.950 for two bicycles). Furthermore, trips exceeding 30 minutes inhibited the choice of active modes by 91.2% (OR=0.088). The multinomial model deepened these findings, showing that age correlates positively with a preference for motorized vehicles, with the odds of choosing a car increasing by 4.8% per year of age relative to walking. Group travel, especially with four passengers, notably increased the preference for cars (OR=241.712) compared to walking, reflecting inefficiencies in public transport and the car's role as a "social space". The observed average modal probabilities were: walking (30.69%), car (28.71%), bicycle (20.30%), bus (11.39%), and motorcycle (8.91%). Both models showed robust fits, with Pseudo R² values of 0.417 for the binomial model and 0.5543 for the multinomial model. These findings provide substantial inputs for promoting public policies aimed at enhancing cycling infrastructure, strengthening public transport, and combating vehicular dependency, thereby fostering more sustainable and equitable urban environments. Keywords: Active mobility; Modal choice; Road infrastructure; Sustainable transport; Urban planning; Logistic regression