http://repositorio.unb.br/handle/10482/53944| Arquivo | Tamanho | Formato | |
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| AmandaAssuncaoBenjamim_DISSERT.pdf | 2,69 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título: | Cidade para carros ou para pessoas? a dependência do carro no Distrito Federal |
| Autor(es): | Benjamim, Amanda Assunção |
| Orientador(es): | Ribeiro, Rômulo José da Costa |
| Assunto: | Automóveis Tempo de trajeto Custo financeiro Renda Trânsito urbano - Distrito Federal (DF) |
| Data de publicação: | 6-fev-2026 |
| Data de defesa: | 19-set-2025 |
| Referência: | BENJAMIM, Amanda Assunção. Cidade para carros ou para pessoas? a dependência do carro no Distrito Federal. 2025. 105 f., il. Dissertação (Mestrado em Transportes) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. |
| Resumo: | A dependência do carro é definida como a dificuldade ou a ausência de outras opções viáveis para o deslocamento. Compreender essa dependência no Distrito Federal (DF) requer uma abordagem que integra variáveis socioeconômicas, características do ambiente construído e padrões de viagem. O objetivo desta dissertação é analisar os fatores que influenciam a dependência do carro no DF e propor um modelo que classifique suas regiões conforme o grau de dependência. As Regiões Administrativas do DF foram agrupadas em seis eixos de mobilidade (Central, Leste, Norte, Oeste, Sudoeste e Sul), conforme a tipologia da CODEPLAN (2021). Os dados foram obtidos a partir da Pesquisa Distrital por Amostra de Domicílios (PDAD), complementados por dados georreferenciados e cálculos de rotas elaborados por meio da API do Google Maps, com o apoio de scripts desenvolvidos em Python. O Índice de Dependência de Carro (IDC) proposto foi inspirado no modelo probabilístico de Zhang (2006), que considera a dependência automobilística como um processo de escolha em dois estágios: a formação do conjunto de opções percebidas e a decisão pelo modo mais vantajoso. Se o conjunto possui apenas uma opção, então significa que a pessoa é dependente. O indicador relaciona o tempo e o custo das viagens realizadas por transporte público e por automóvel particular. Como resultado, obteve-se que o índice de dependência de automóveis é de 23,7% no DF, sendo a região central a mais dependente (34,5%) e a região sul a menos dependente (15,9%). Em relação às variáveis socioeconômicas, os dependentes de carro possuem rendas altas, sugerindo que a dependência está ligada com o status social ganho com a viagem de carro. Entretanto, altas densidades populacionais e de maiores acessibilidades ao transporte público são variáveis que reduzem essa dependência. Mesmo assim, os resultados mostram que o transporte público demanda 2,6 mais tempo, apesar de ser mais econômico. |
| Abstract: | Car dependence is defined as the difficulty or the lack of other viable travel options. Understanding this dependence in the Federal District (DF) requires an approach that integrates socioeconomic variables, built environment characteristics, and travel patterns. The objective of this dissertation is to analyze the factors that influence car dependence in the DF and propose a model that classifies its regions according to their degree of dependence. The Administrative Regions of the DF were grouped into six mobility axes (Central, East, North, West, Southwest and South), according to the CODEPLAN typology (2021). Data were obtained from the District Household Sample Survey (PDAD), supplemented by georeferenced data and route calculations developed using the Google Maps API, supported by scripts developed in Python. The proposed Car Dependency Index (CDI) was inspired by Zhang (2006) probabilistic model, which considers car dependence as a two-stage choice process: the formation of a set of perceived options and the decision on the most advantageous mode. If the set contains only one option, the person is dependent. The indicator relates the time and cost of trips made by public transportation and by private car. As a result, the car dependence index was 23.7% in the Federal District, with the central region being the most dependent (34.5%) and the southern region the least dependent (15.9%). Regarding socioeconomic variables, car-dependent individuals have high incomes, suggesting that dependence is linked to the social status gained through car travel. However, high population densities and greater accessibility to public transportation are variables that reduce this dependence. Even so, the results show that public transportation requires 2.6 times longer, despite being more economical. |
| Unidade Acadêmica: | Faculdade de Tecnologia (FT) Departamento de Engenharia Civil e Ambiental (FT ENC) |
| Informações adicionais: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, Programa de Pós-Graduação em Transportes, 2025. |
| Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Transportes |
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| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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