Search

Origin-destination (OD) matrices quantify the demand for transport in a geographic region, and play a key role in planning studies, design and management of urban and regional transport systems. Traditionally, the estimation of OD matrices consists of making direct sample surveys, such as: household interviews, vehicle plate counting and interviews in public transport terminals. A lower cost alternative is to synthesize an OD matrix by means of mathematical methods using traffic volumes observed in a transport network, which can be classified into methods of reconstruction and estimation. This paper presents a conceptual discussion focused on the assumptions and limitations of the main reconstruction methods based on maximizing entropy, generalized least squares and Bayesian inference. We describe in detail the mathematical foundation of the methods and make recommendations to their improvement and effective application Matrizes origem-destino (OD) quantificam a demanda por transporte em uma região geográfica e constituem peças-chave em estudos de planejamento, projeto e gerenciamento de sistemas de transportes urbanos e regionais. Tradicio-nalmente, matrizes OD são obtidas por meio da realização de levantamentos amostrais diretos, tais como: pesquisas domi-ciliares, contagem de placas de veículos e entrevistas em terminais de transporte público. Uma alternativa de menor custo consiste em sintetizar uma matriz OD por meio de métodos matemáticos com o uso de dados provenientes de contagens de tráfego feitas na rede de transportes em estudo, os quais podem ser classificados em métodos de reconstrução e de estimação. Este artigo apresenta uma discussão conceitual com foco nas premissas e limitações dos principais métodos de reconstrução baseados em maximização de entropia, mínimos quadrados generalizados e inferência bayesiana. Descreve-se detalhada-mente a fundamentação matemática dos métodos e são feitas recomendações para o avanço e aplicação efetiva dos mesmos