Resumo

Este relatório apresenta uma investigação detalhada sobre os dados relacionados ao fluxo mensal total nas vias ferroviárias operadas pela concessionária Supervia na cidade do Rio de Janeiro e eventuais efeitos na Região metropolitana do Rio de Janeiro, no período desde 2019 a maio de 2024.

O estudo também avalia a dinâmica do desenvolvimento da capital do Rio de Janeiro bem como busca possíveis interações com as regiões residenciais e atividades econômicas em sua área de abrangência.

Abstract

This report presents a detailed investigation into data related to the total monthly flow on railway routes operated by the Supervia through Concession contract in the city of Rio de Janeiro and possible effects in the metropolitan region of Rio de Janeiro, in the period from 2019 to May 2024.

The study also evaluates the dynamics of development in the capital of Rio de Janeiro as well as looking for possible interactions with residential regions and economic activities in its area of ​​coverage.

Introdução temática / teórica

Atualmente, a SuperVia atende a região metropolitana do Rio de Janeiro (Rio de Janeiro, Duque de Caxias, Nova Iguaçu, Nilópolis, Mesquita, Queimados, São João de Meriti, Belford Roxo, Japeri, Magé, Paracambi e Guapimirim), através de uma malha ferroviária de 270 quilômetros dividida em cinco ramais e três extensões.

Segundo o estudo da CNT (2016) Transporte metroferroviário de passageiros[1], o sistema de trens metropolitanos conta com 103 estações (15 estações são acessíveis), sendo 86 locais, seis integradas e 11 terminais. A integração com ônibus e táxis é feita em 84 estações, com o metrô em cinco, com o BRT em seis e com o teleférico do Morro do Alemão em duas estações. Há ainda integração tarifária com o metrô (Bilhete Único), ônibus intermunicipal (Bilhete Único), ônibus municipal (Bilhete Único Carioca) e BRT (Bilhete Único Carioca).

A empresa transporta atualmente por meio de 201 trens em operação, em média, 300.000 passageiros, o que representa uma queda de 50% dos passageiros transportados em 2018. Em 17/08/2016, o recorde de 735 mil passageiros foi alcançado.

Fazem parte do material rodante 786 carros. As composições são formadas por seis carros em cada trem, sendo o intervalo entre trens de 300 segundos (cinco minutos). Trabalham, na SuperVia, 2.464 empregados e 2.324 funcionários terceirizados. Predomina, na tração do sistema, a do tipo elétrica por catenária autocompensada ou flexível (147 km). Há ainda 18 km com tração elétrica por catenária rígida e 55 km com tração por locomotiva a diesel. O regime de contratação de energia é cativo, sendo, em 2015, o consumo energético de tração de 249.860 MWh e, de auxiliares, de 13.151 MWh.

Dados operacionais20112012201320142015
Extensão operacional (km)220220220220220
Número de estações98100102102102
Número de Linhas (ramais)77777
Total de carros613663663768786
Entrada de passageiros/ano (mil)142.292           143.592           152.352           164.002           178.079
Passageiros
transportados/ano (mil)		           150.772           159.970           180.733           203.366

A nível estadual, a entidade responsável pela regulação dos sistemas metroferroviários é a Agência Reguladora dos Serviços Públicos Concedidos de Transportes Aquaviários, Ferroviários e Metroviários e de Rodovias do Estado do Rio de Janeiro – AGETRANSP.

As origens da malha ferroviária em operação remontam ao ano de 1858. O sistema ferroviário do Rio de Janeiro, durante algumas décadas, se restringiu somente ao transporte de carga de longo percurso. Porém, a partir de 1930, o transporte ferroviário urbano se expandiu continuamente. Em 1962 foi registrado o maior fluxo de passageiros, cerca de 262.700.000, transportados em um ano nos trens urbanos do Rio de Janeiro. No entanto, já na década de 50, o sistema de trens de passageiros começou a sofrer competições bastante desvantajosas do sistema rodoviário e, em menos de 20 anos, por razões econômicas, ocorreu a desativação de grande parte da rede.

Em um contexto mais recente e na sequência do já referido processo de estadualização dos sistemas da CBTU, o sistema de trens metropolitanos do Rio de Janeiro foi entregue, em 1994, à Companhia Fluminense de Trens Urbanos – Flumitrens. Em 1997, os trens de passageiros e o metrô – foram incluídos no Programa Estadual de Desestatização. Em 1998, a operação e a manutenção do serviço de trens foram concedidas, por meio de licitação, ao consórcio Bolsa 2000, por um período de 25 anos renováveis por mais 25 anos. Ainda em 1998, a empresa SuperVia, criada pelo consórcio, assumiu essa operação na região metropolitana. Em 2001, a Companhia Estadual de Engenharia de Transportes e Logística – Central assumiu a operação da linha de trens de Niterói a Itaboraí e do sistema de bondes que ligam o centro da cidade do Rio de Janeiro ao bairro de Santa Teresa – malhas que não fizeram parte da licitação de 1998. Em 2010, a concessão da SuperVia foi estendida até o ano de 2018 e, em 2011, a SuperVia passa a integrar o grupo a Odebrecht TransPort empresa com empreendimentos urbanos, sistemas integrados a aeroportos e logística.

Em 07 de junho de 2021, o Grupo SuperVia apresentou pedido de recuperação judicial, com o intuito de adequar sua situação financeira à nova conjuntura da economia do país e permitir sua reorganização. Constituída em 02 de setembro de 1998, a Supervia, empresa que opera o principal serviço do Grupo SuperVia, é detentora de direitos e obrigações decorrentes da concessão para a prestação de serviços de transporte ferroviário de passageiros na região metropolitana do Rio de Janeiro e para execução dos investimentos contemplados no Contrato de Concessão e aditamentos posteriores, em caráter exclusivo, inicialmente pelo prazo de 25 anos e atualmente prorrogado, através do 8º Termo Aditivo ao Contrato de Concessão, até o ano de 2048.

Metodologia

          No artigo Geração de embarques nas estações de trem da cidade do Rio de Janeiro[2], Rafael Lara, Rosana Brandão e Licínio Portugal, da COPPE/UFRJ, destacam que “O transporte sobre trilhos, particularmente o metroferroviário, abrange não somente questões de cunho funcional das áreas urbanas, mas compreendem variáveis de diversas naturezas, especialmente aquelas que dizem respeito ao perfil socioeconômico da região. Com base nisto se justifica a necessidade do estudo dos fatores que influenciam o uso dos modais trem e metrô nas metrópoles do Brasil.”

          Utilizando a regressão simples na qual cada modelo comtempla apenas a interferência de uma variável explicativa, sendo a variável dependente a taxa de embarque. Como resultado, houve uma boa aderência entre o número de imóveis comerciais com as taxas de embarques, baixa correlação com o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) das regiões próximas às estações de trens e razoável correlação com nível de empregos, particularmente no Comércio.

Este estudo baseia-se na análise de dados provenientes da base de dados disponíveis da Supervia, em atendimento à solicitação de informações através do excelente sistema RJDigital:

Seu pedido de informação de protocolo 20240606815058 para o órgão AGETRANSP foi concluído. em 15:34 – 25/06/2024.

Protocolo: 20240606815058
Status: Concluído
Descrição:

Segue em anexo Resposta Ouvidoria da Agetransp e planilhas solicitadas.

Código Python para mostrar a tabela de estações e ramais dos arquivos Geojson:

O código Python realiza as seguintes ações:

  1. Carrega arquivos GeoJSON:
  • Usa a biblioteca geopandas para carregar dois arquivos:
    • supervia_stations.geojson: contém dados de estações de trem.
    • Trajetos_Trem.geojson.json: contém dados de trajetos de trem.
  1. Exibe colunas disponíveis:
  • Lista as colunas de cada arquivo GeoJSON:
    • Estações: estacao, sigla, ramal, latitude, longitude, nomeantigo, bicicletario, km, endereco, cep, geometry.
    • Trajetos: objectid, ramal, flg_ativa, status, data_inc, st_lengthshape, geometry.
  1. Cria tabelas filtradas:
  • Para as estações, seleciona as colunas: estacao, ramal, latitude, longitude, cep, geometry.
  • Para os trajetos, seleciona as colunas: ramal, geometry.
  1. Exibe as tabelas:
  • Mostra as tabelas filtradas de estações e trajetos.

Resumo: O código carrega dados geográficos de estações e trajetos de trem no Rio de Janeiro, exibe suas colunas, filtra colunas relevantes e imprime as tabelas resultantes.

Código Python para cálculos estatísticos da quantidade de passageiros por estações ao longo de 2019 à 2024:

O código Python realiza as seguintes ações:

  1. Carrega dados:
  • Lê a planilha Supervia2019_2024 do arquivo Excel Dados_Supervia.xlsx usando pandas.
  1. Converte cabeçalhos:
  • Converte colunas do cabeçalho (datas no formato DD/MM/AAAA) para o formato datetime. Colunas não-datas são mantidas como estão.
  1. Filtra datas:
  • Define um intervalo de datas (01/01/2019 a 31/03/2024) e seleciona apenas as colunas de datas dentro desse período.
  1. Calcula médias trimestrais:
  • Para cada estação (coluna Estação):
    • Filtra os dados da estação no intervalo de datas.
    • Converte valores para numérico (valores inválidos viram NaN).
    • Transpõe os dados, agrupa por trimestre (Q) e calcula a média.
    • Organiza os resultados em um DataFrame com estações como índice e trimestres como colunas.
  1. Organiza e exibe:
  • Ordena as colunas por data e exibe a tabela com as médias trimestrais por estação.
  1. Salva o resultado:
  • Exporta a tabela para um arquivo Excel média_trimestral_supervia.xlsx.

Resumo: O código processa dados de uma planilha da Supervia (2019-2024), calcula a média trimestral de valores por estação, organiza os resultados em uma tabela e a salva em um arquivo Excel.

                   

Código Python para gerar gráfico BoxPlot por Ramais ao longo de 2019 à 2024:

O código Python realiza as seguintes ações:

  1. Carrega e transforma dados:
  • Lê a planilha Supervia2019_2024 do arquivo Excel Dados_Supervia.xlsx usando pandas.
  • Transforma os dados para o formato longo com melt, criando colunas Estação, Ramal, Data e Valor.
  • Converte a coluna Data para o formato datetime.
  1. Pré-processamento:
  • Converte a coluna Valor para numérico, tratando valores inválidos como NaN.
  • Remove linhas com valores ausentes na coluna Valor.
  • Filtra os dados para o período de 01/01/2019 a 31/03/2024.
  1. Geração de gráficos por ramal:
  • Itera sobre os ramais únicos no conjunto de dados.
  • Para cada ramal:
    • Filtra os dados específicos do ramal.
    • Remove outliers usando o método do intervalo interquartil (IQR), definindo limites inferior e superior (1,5 * IQR).
    • Cria um boxplot com seaborn para visualizar a distribuição dos valores por data.
    • Personaliza o gráfico com título, rótulos, rotação de datas no eixo x, grade e limites do eixo y ajustados.
    • Exibe o gráfico.

Resumo: O código carrega dados da Supervia (2019-2024), transforma-os para o formato longo, filtra por período, remove outliers e gera boxplots para visualizar a distribuição de valores por ramal, com ajustes visuais para melhor legibilidade.

Código Python para gerar mapa da média por estações ao longo de 2019 à 2024:

O código Python realiza as seguintes ações:

  1. Carrega e transforma dados de passageiros:
  • Lê a planilha Supervia2019_2024 do arquivo Excel Dados_Supervia.xlsx.
  • Converte para formato longo com melt, criando colunas Estação, Ramal, Data e Valor.
  • Converte Data para datetime e Valor para numérico, tratando valores inválidos como NaN.
  1. Valida e limpa dados:
  • Identifica e exibe linhas com valores ausentes/inválidos em Valor.
  • Remove essas linhas do DataFrame.
  1. Calcula média de passageiros:
  • Agrupa os dados por Estação e calcula a média de Valor, renomeando a coluna para media.
  1. Carrega dados geográficos:
  • Lê arquivos GeoJSON: supervia_stations.geojson (estações) e Trajetos_Trem.geojson.json (linhas de trem).
  1. Combina dados:
  • Une o DataFrame geográfico das estações com as médias de passageiros, usando o nome da estação como chave.
  1. Ajusta tamanhos dos pontos:
  • Escalonamento linear das médias de passageiros para tamanhos de marcadores no mapa (de 50 a 500), tratando NaN como 0.
  1. Cria o mapa:
  • Plota as linhas de trem em azul.
  • Plota as estações com cores baseadas na média de passageiros (viridis) e tamanhos proporcionais.
  • Define limites do mapa com margens.
  • Adiciona um fundo de mapa (CartoDB.Positron).
  1. Finaliza e exibe:
  • Adiciona título, rótulos para longitude e latitude, legenda e ajusta o layout.
  • Exibe o mapa.

Resumo: O código carrega dados de passageiros (2019-2024), calcula médias por estação, combina com dados geográficos, e cria um mapa visualizando linhas de trem e estações, com tamanhos e cores dos pontos proporcionais às médias de passageiros.

[1] http://repositorio.itl.org.br/jspui/handle/123456789/186

[2] http://redpgv.coppe.ufrj.br/arquivos/Rafael_Txs_Embarque_Trem_RiodeTransp_31.0.pdf