Uma análise do consumo de energia em transportes nas cidades portuguesas utilizando Redes Neurais Artificiais

Estudos empí­ricos realizados em várias partes do mundo demonstraram a existência de uma forte relação entre o planeamento fí­sico das cidades e o consumo de energia em transportes, de tal modo que, nas cidades mais dispersas o consumo de energia para este fim é expressamente mais elevado do que nas cidades mais compactas. Nos paí­ses industrializados o consumo de energia tem-se mantido em ní­veis elevados e crescentes. Mais grave, é a constatação de que, apesar dos custos que esta situação acarreta, tanto económicos como ambientais, muitos paí­ses ainda não realizaram estudos para entender melhor o fenómeno e de alguma forma procurar monitorá-lo. O objectivo deste trabalho é dar o contributo ao paí­s, através da análise da situação nas principais cidades portuguesas, à excepção das zonas de Lisboa e Porto, identificando algumas das variáveis que caracterizam os aspectos físicos da cidade, bem como os aspectos socioeconómicos, que interferem, de forma significativa, no consumo de energia em transportes. A recente edição do Atlas das Cidades de Portugal pelo Instituto Nacional de Estatí­stica e o acesso à sua Base Geográfica de Referenciação da Informação, com os limites das subseções estatísticas em formato digital, foram importantes elementos para reduzir os problemas decorrentes do ní­vel de agregação dos dados estatí­sticos encontrados durante a pesquisa. Estes elementos permitiram obter as manchas urbanas das cidades portuguesas, assim como alguns dados relativos a este ní­vel de agregação. Uma vez recolhidos todos os dados possí­veis, procedeu-se a uma análise através da utilização de Redes Neurais Artificiais, ferramenta que possibilita identificar e classificar as variáveis de acordo com suas importâncias relativas, neste caso em relação ao consumo de energia, que é a variável dependente do modelo. Os resultados obtidos reforçam a tendência internacional ao confirmar a influência das caracterí­sticas da forma urbana e distribuição da população no consumo de energia em transportes. O número de pessoas empregadas nas várias actividades económicas revelou ser o grupo classificatório de maior importância na variação do consumo de energia, porém as caracterí­sticas da forma urbana e distribuição da população manifestaram ter elevada influência, sobrepondo-se mesmo aos grupos classificatórios rede viária e acessibilidades e frota automóvel.Empirical studies carried out in several parts of the world have highlighted the existence of a strong relationship between the physical planning of cities and energy use for transportation. In general, sprawled cities spend significantly more energy in transportation than compact cities. In addition to that, the levels of energy demand for transportation i developed countries, al very high, keep growing continuously. Even more critical is the fact that, despite the economic and environmental costs produced by urban sprawl, several countries have not yet started to study the phenomenon in order to better understand it and to somehow control it. Thus, this study tries to bring a contribution to the subject through an analysis of the situation found in some of the main Portuguese cities, which however do not include Lisbon and Oporto. The main objective of this work is to identify the variables related to physical aspects of the cities and socioeconomic characteristics of urbanized areas in Portugal that significantly influence energy consumption for transportation. The recent release of the Atlas of Portuguese Cities by the National Statistical Institute and the access to its Geographic Base of Information Reference that contains the limits of statistical subsections in digital format were important elements for coping with the problems caused by improper levels of data aggregation found during the research. They were used for the delimitation of the urbanized areas selected for the study and thereafter for adjusting the variables to the same level of aggregation. After the spatial and socioeconomic data were combined in a single database, they were analyzed using Artificial Neural Network models, in order to identify variables that are relevant to energy consumption for transportation, along with their relative weights. The results found in the current study confirmed the trend observed in several countries worldwide, in which the characteristics of urban form and population distribution played an important role influencing energy use for transportation. The number of people working in several economic activities was the most important group influencing energy use for transportation, but the characteristics of urban form and population distribution have also shown a high relative importance, even higher than the values found for the groups road network and accessibility and automobile fleet