Defesa de Mestrado de Marcelo Chalub Llanco

No dia 17 de março de 2024, o aluno Marcelo Chalub Llanco, do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil e Ambiental (PPGECAM), defendeu sua dissertação de Mestrado, intitulada "Análise espacial multicritério da mesoacessibilidade ao transporte público em João Pessoa-PB". Além do Professor Dr. Luiz Bueno da Silva, orientador do aluno, participaram da banca avaliadora os Professores Dr. José Augusto Ribeiro, do PPGECAM/UFPB e Dra. Jéssica Helena de Lima, da Universidade Federal de Alagoas (UFAL). A equipe do LAT parabeniza o aluno pela aprovação e a seguir são apresentados informações sobre o trabalho e registros da defesa.

Resumo: O crescimento da urbanização e a busca por soluções sustentáveis para a mobilidade urbana, especialmente no Brasil, destacam a necessidade de sistemas de transportes públicos eficientes. Este trabalho analisa a mesoacessibilidade ao transporte público em João Pessoa/PB, com foco nas condições do sistema de ônibus nas proximidades da Universidade Federal da Paraíba (UFPB), um polo gerador de viagens. A pesquisa inicia-se com uma revisão bibliográfica sistemática, seguindo as diretrizes do método PRISMA, embasando a coleta de dados literários e a formulação de questões analíticas. A metodologia inclui a coleta de dados das Ordens de Serviços Operacionais (OSO) e análises espaciais multicritério, utilizando métodos estatísticos como a descrição amostral dos dados e a Análise de Componentes Principais (PCA) a partir da linguagem de programação Python, para identificar padrões e disparidades no acesso ao transporte público. Os resultados revelam que três linhas de ônibus enfrentam problemas de subutilização ou superutilização, indicando a necessidade de intervenções para garantir acessibilidade equitativa e sustentável. A pesquisa identifica lacunas críticas na acessibilidade, oferecendo insights valiosos para a formulação de políticas públicas que promovam a inclusão social e a melhoria do sistema de transporte. A combinação de métodos estatísticos e ferramentas inovadoras, como o Python, demonstra o potencial dessa abordagem para orientar decisões estratégicas e aprimorar a mobilidade urbana.