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Para manter um alto nível de serviço durante a pandemia, o Metro de Madrid depende de uma solução inteligente de modelação da procura para planear e optimizar as suas operações.
Desde o surto da pandemia de Corona, os sistemas de trânsito em todo o mundo estão a lutar com uma queda na procura de viagens e um baixo número de passageiros. Em Madrid, o número de passageiros caiu 47% em 2020 em comparação com 2019. Para manter um elevado nível de serviços nestes tempos exigentes, o Metro de Madrid depende de uma solução inteligente de modelização da procura.
A capital espanhola, lar de quase 3,4 milhões de habitantes, tem um dos sistemas de metro mais extensos do mundo, totalizando 294 quilómetros de rede ferroviária, 12 linhas, e 302 estações. Normalmente, até 2,7 milhões de passageiros utilizam o metro todos os dias - residentes, viajantes e turistas que visitam a segunda maior cidade da União Europeia.
Para assegurar operações eficientes e um serviço de alta qualidade, é essencial que os fornecedores tenham uma visão detalhada dos fluxos de passageiros e da procura em toda a rede.
É por isso que o operador do metro, o Metro de Madrid, faz mais do que apenas monitorizar o volume de passageiros. Também combina a contagem de passageiros e padrões de mobilidade (a partir de inquéritos e da utilização de diferentes tarifas de bilheteira) com um modelo de planeamento de transportes desenvolvido com o software PTV Visum.
O modelo permite ao operador do Metro optimizar o seu serviço de transporte de uma forma orientada para a procura e para o serviço. Permite estimar a procura de viagens em diferentes linhas durante diferentes horas do dia, e assim planear a capacidade e o número de comboios necessários. Os fluxos de passageiros e o comportamento de viagem dos utilizadores podem ser analisados e previstos em toda a rede e em todas as áreas - incluindo estações, plataformas, e veículos.
A fim de gerir os regulamentos de segurança Covid dentro do sistema metroviário, o modelo foi ampliado com componentes adicionais. Estes componentes, por exemplo, ajudam a decidir onde e quando as estações devem ser fechadas para evitar a superlotação.
Isto apoia os planeadores de transporte do Metro de Madrid a tomar as decisões correctas e a encontrar um bom equilíbrio entre…
