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Ano: 2025 Banca: FUVEST Órgão: USP Prova: FUVEST - 2025 - USP - Analista de Sistemas |
Q3509638 Sistemas de Informação
Uma empresa de transporte urbano deseja analisar a distribuição de pontos de ônibus e a demanda de passageiros em uma cidade para otimizar suas rotas. O objetivo é identificar quais áreas possuem alta densidade de demanda e onde há necessidade de expansão da infraestrutura de transporte. Assinale a alternativa que apresenta a abordagem mais eficaz para realizar essa análise geoespacial e para identificar os padrões de distribuição de demanda.
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Alternativa correta: A

Tema central da questão: A problemática envolve a análise geoespacial de pontos de ônibus e demanda de passageiros para otimizar rotas de transporte urbano. O objetivo é identificar padrões de distribuição espacial, áreas de alta demanda e necessidade de expansão da infraestrutura. Para resolver esse tipo de questão, é importante dominar conceitos de análise espacial, densidade e clusterização em Geomática.

Resumo teórico: A análise de pontos quentes (Hot Spot Analysis) identifica áreas com alta ou baixa concentração de eventos (como demanda de passageiros). Uma das técnicas mais eficazes para isso é o Kernel Density Estimation (KDE), que calcula a densidade de pontos em uma superfície, criando um mapa contínuo de calor que evidencia zonas de concentração. Essas técnicas permitem interpretar padrões espaciais e são amplamente recomendadas em manuais e bibliografia da área, como o "Manual de Geoprocessamento" (IBGE) e o "Esri GIS Dictionary".

Justificativa da alternativa correta (A): O uso conjunto de KDE e Hot Spot Analysis permite identificar, com precisão, áreas de alta concentração e padrões espaciais de demanda. Isso possibilita à empresa observar tanto onde estão os passageiros quanto a relação com os pontos de ônibus, facilitando decisões estratégicas sobre expansão ou reorganização das rotas.

Análise das alternativas incorretas:

B: O K-Means cria agrupamentos, mas exige um número fixo de clusters, o que pode não refletir adequadamente a complexidade espacial dos dados e pode perder detalhes importantes de densidade.

C: A regressão logística é útil para predição, mas, sem considerar a localização geográfica, ignora o componente espacial essencial nessa análise.

D: O DBSCAN identifica densidade e agrupamentos, mas, ao não considerar as conexões espaciais dos pontos de ônibus, torna a análise incompleta para o objetivo proposto.

E: Métodos de interpolação podem sugerir tendências, mas não substituem uma análise de densidade verdadeira para identificar áreas problemáticas e padrões reais de concentração.

Dica de interpretação: Sempre busque a alternativa que combina análise espacial com interpretação de padrões de densidade; desconfie de opções que desconsideram a localização geográfica ou que limitam excessivamente a análise.

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