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TAV Brasil: Vol 1 – Estimativas de Demanda e Receita – Relatório Final TAV-SI-DEM-REP-10022-02 

PROJETO TAV BRASIL 

Consórcio Halcrow – Sinergia 

Junho de 2009 

VOLUME 1 

ESTIMATIVAS DE DEMANDA E RECEITA 

Relatório Final


TAV Brasil 

Consórcio Halcrow – Sinergia 

VOLUME 1 

Estimativas de Demanda e Receita 

Relatório Final 

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Aprovado 

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Descrição Data 

01 01 WAAP MJ Versão Final 25/06/09


Índice 

1 Resumo Executivo 1 

1.1 Introdução 1 

1.2 O Projeto TAV 2 

1.3 O Mercado Existente 3 

1.4 Abordagem de Previsões do Número de Passageiros 4 

1.5 Previsões de Números de Passageiros 6 

1.6 Referência Internacional 9 

2 Histórico do Estudo 11 


2.2 O Projeto TAV 11 

2.3 Área de Interesse do TAV e Histórico Sócio-Econômico 13 

3 Sistema de Transporte Existente 22 


3.2 Visão Geral dos Sistemas de Transporte por Modo 22 

3.3 Tempo de Viagem e Desempenho 31 

3.4 Acesso e Complemento 33 

3.5 Preços de Passagem e Custos de Viagem 38 

3.6 Níveis de Demanda 43 

3.7 Planos Futuros 50 

3.8 Resumo e Impactos no TAV 54 

4 Abordagem Geral de Pesquisas e Desenvolvimento de Modelo 57 


4.2 Abordagem de Previsão de Demanda Geral 57 

4.3 Projeto e Desenvolvimento do Modelo 59 

4.4 Processo do Estudo 61 

5 Pesquisas 64 


5.2 Focus Groups 64 

5.3 Pesquisas de Preferência Revelada e Preferência Declarada 68 

5.4 Resultados da Pesquisa 72 

5.5 Resumo 81 

6 Desenvolvimento de Modelo 83 


6.2 Estrutura de Modelo Geral 83 

6.3 Sistema de Zoneamento 85 

6.4 Rede de Transporte 87 

6.5 Obtenção da Matriz de Viagem Observada 89 

6.6 Modelo de Demanda Integrada 90 

6.7 Geração de Viagem 92 

6.8 Distribuição de Viagem 96 

6.9 Submodelo de Divisão de Modo 98 

6.10 Análise dos Valores dos Parâmetros 105 

7 Premissas e Análise de Caso Base 108 


7.2 Premissas de Tempo de Viagem 108 

7.3 Premissas de Preços de Passagens 110 

7.4 Otimização de Receita 112 

7.5 Resumo de Premissas de Rede do Caso Base 118


7.6 Resposta competitiva/dinâmica 120 

7.7 Premissas sócio-econômicas 121 

7.8 Impacto do TAV nas Premissas Sócio-Econômicas 125 

7.9 Resultados do Ano Base (2008) 126 

7.10 Estimativa de Demanda em Horário de Pico 130 

8 Estimativas de Demanda 133 


8.2 TAV Expresso 133 

8.3 Serviços regionais 137 

8.4 Análise de Estação Opcional 140 

8.5 Serviços de aeroportos 141 

8.6 Resumo 145 

8.7 Referência internacional 145 

8.8 Testes de Sensibilidade 147 

8.9 Ramp-up 149


Índice de Tabelas 

Tabela 1-1: Resumo de premissas de TAV e Aéreas - Rio de Janeiro a São Paulo 6 

Tabela 1-2: Demanda de passageiros, Rio de Janeiro - São Paulo - 2014 6 

Tabela 1-3: Demanda de Passageiros, Rio de Janeiro - Campinas - 2014 7 

Tabela 1-4: Viagens de Passageiros e Receitas 2014 – 2044 8 

Tabela 2-1: População das Regiões na área de influência direta do TAV 16 

Tabela 3-1: Tempo de viagem dentro do veículo por avião, carro e ônibus, em minutos 31 

Tabela 3-2: Tempos de acesso no Rio de Janeiro 35 

Tabela 3-3: Tempos de acesso em São Paulo 35 

Tabela 3-4: Preços de Passagens por dia da semana e horário de vôo, do Rio de Janeiro para São 

Paulo 39 

Tabela 3-5: Preços de Passagens por dia da semana e horário de vôo, de São Paulo para o Rio de 

Janeiro 39 

Tabela 3-6: Preços representativos de táxi para aeroportos no Rio de Janeiro e em São Paulo41 

Tabela 3-7: Pedágios e custos de combustível na área de influência 42 

Tabela 3-8: Preços de Passagens das principais rotas São Paulo – Campinas – Rio de Janeiro42 

Tabela 3-9: Volumes de Passageiros Aéreos entre o Rio de Janeiro e São Paulo, em 2007 43 

Tabela 3-10: Freqüência de vôos de dia de semana em cada direção Rio de Janeiro – São Paulo 

44 

Tabela 3-11: Resumo de modos concorrentes com possível impacto no TAV 54 

Tabela 5-1: Localização e datas dos Focus Groups 65 

Tabela 5-2: Descobertas dos Focus Groups 68 

Tabela 5-3: Contagens de ônibus fretados 72 

Tabela 5-4: Número de pesquisas completas de PR por modo, com o número médio de viagens 

diárias 73 

Tabela 5-5: Modos complementares para viagens ao aeroporto, por finalidade de viagem 74 

Tabela 5-6: Principal motivação da viagem por modo 74 

Tabela 5-7: Variação de renda dos entrevistados 74 

Tabela 5-8: Freqüência de viagem por modo 75 

Tabela 5-9: Comparação de finalidade de viagem por Expresso e Regional 79 

Tabela 5-10: Características de viagens regionais para São Paulo e Rio de Janeiro 79 

Tabela 5-11: Origem/destino de visitantes ao Santuário de Aparecida. 80 

Tabela 6-1: Submodelos de Geração de Viagem 93 

Tabela 6-2: PIB/Capita e Crescimento de Passageiros Aéreos 94 

Tabela 6-3: 2008 Submodelo de Geração de Viagem Expressa Observada comparada à Modelada 

95 

Tabela 6-4: 2008 Submodelo de Geração de Viagem Regional Observada comparada à Modelada 

95 

Tabela 6-5: 2008 - Resumo de Geração de Viagem 95


Tabela 6-6: Submodelos de Escolha de Destino de Viagem 97 

Tabela 6-7: Viagens de Pessoas Anuais Observadas - 2008 (milhares) 98 

Tabela 6-8: Viagens Expandidas por Modo e Finalidade em 2008 (milhares de passageiros/ano) 

99 

Tabela 6-9: Submodelo Expresso 102 

Tabela 6-10: Submodelo de Escolha de Modo Expresso 103 

Tabela 6-11: Submodelos de Escolha de Modo Regional 104 

Tabela 6-12: Valores de Tempo por Grupo de Renda e Finalidade (R$/hora) 105 

Tabela 6-13: Outros Valores de Parâmetro em Minutos IVT - Modelo Expresso 106 

Tabela 6-14: Outros Valores de Parâmetro em Minutos - Modelo Regional 106 

Tabela 7-1: Cidades Pares conectadas pelos Serviços de TAV 111 

Tabela 7-2: Preços de Passagens Únicos de TAV 111 

Tabela 7-3: Preços de Passagem de Classe Executiva/Econômica em período de pico e fora de 

período de pico 112 

Tabela 7-4: Níveis de atributo de Preferência Declarada 112 

Tabela 7-5: Resumo das principais premissas para o modelo expresso Rio de Janeiro - São Paulo 

114 

Tabela 7-6: Preços de Passagens em uma base por km 115 

Tabela 7-7: Demanda x Preço de Passagem x Receita do TAV para conexões Regionais em 2008 

116 

Tabela 7-8: Demanda modelada em R$ 0,30 por km 117 

Tabela 7-9: Tempo de Viagem (em minutos) 118 

Tabela 7-10: Preços de Passagens (R$) 119 

Tabela 7-11: Atrasos (minutos) 120 

Tabela 7-12 : Taxas de Crescimento Anual da População para as Áreas do Modelo 122 

Tabela 7-13: Taxas de crescimento real anual médias para renda, para as áreas modeladas por 

zona 123 

Tabela 7-14: Frota de carros particulares (veículos por 1000 habitantes) 124 

Tabela 7-15: Alteração percentual anual no total da frota de carros particulares 125 

Tabela 7-16: Fatores de aceleração aplicados a cada ano às taxas de crescimento da população 

em virtude do TAV 126 

Tabela 7-17: Fatores de aceleração aplicados a cada ano às taxas de crescimento de emprego em 

virtude do TAV 126 

Tabela 7-18: TAV Expresso – Números Anuais de 2008 127 

Tabela 7-19: Serviços Regionais do TAV – Números Anuais - 2008 129 

Tabela 8-1: Demanda e Receita, Rio de Janeiro - São Paulo, 2014 134 

Tabela 8-2: Demanda e Receita, Rio de Janeiro - Campinas (2014) 135 

Tabela 8-3: Estimativas de Demanda e Receita - 2014 a 2044 - Serviços expressos 136 

Tabela 8-4: Estimativas de Demanda e Receita - 2014 - Serviços Regionais 137 

Tabela 8-5: Estimativas de Demanda e Receita para Serviços Regionais, 2014 - 2044 138 

Tabela 8-6: 2014 Demanda e Receita agregadas por estação 139


Tabela 8-7: Estimativas de Demanda e Receita para as Estações Opcionais 140 

Tabela 8-8: 2008 Demanda e receita de serviço de aeroporto 142 

Tabela 8-9: Demanda e receita de serviço de aeroiporto - 2014, 2024, 2034 e 2044 143 

Tabela 8-10: Viagens de passageiros e Receita - 2014 - 2044 145


Índice de Figuras 

Figure 1.1: Estudo do TAV 1 

Figura 1.2: Referências Internacionais 10 

Figura 2.1: Rota e estações indicativas do TAV 11 

Figura 2.2: Estudo do TAV 13 

Figura 2.3: América do Sul, Brasil, e os estados do Rio de Janeiro e São Paulo 14 

Figura 2.4: Estados do Rio de Janeiro e São Paulo e a Área de Influência. 14 

Figura 2.5: Área de Influência Direta para o TAV – Áreas e Regiões Metropolitanas 15 

Figura 2.6: Alteração na porcentagem do PIB Real ano a ano, de 1994 a 2008 18 

Figura 2.7: PIB per capita em 2005 (em equivalente a R$ 2000) 18 

Figura 2.8: Taxas de Carros Particulares na Área de Influência 19 

Figura 2.9: PIB por área administrativa – 2005 20 

Figura 2.10: Frota de carros particulares por pessoa – 2007 20 

Figura 3.1: Localização dos Aeroportos Santos Dumont e Galeão no Rio de Janeiro 24 

Figura 3.2: Localização dos Aeroportos de Congonhas e Guarulhos em São Paulo 25 

Figura 3.3: Sistemas de Rodovias Radiais de São Paulo e Campinas 27 

Figura 3.4: Rede de rodovias radiais do Rio de Janeiro 27 

Figura 3.5: Serviço da CPTM entre Jundiaí e a estação da Luz de São Paulo 31 

Figura 3.6: Localização do Aeroporto Santos Dumont e Terminal Rodoviário Novo Rio em relação 

ao Área Comercial Central e estação obrigatória do TAV no Rio de Janeiro 33 

Figura 3.7: Localização dos Aeroportos de Congonhas e Guarulhos, terminal rodoviário e principais 

centros comerciais em São Paulo 34 

Figura 3.8: Rede Ferroviária Urbana do Rio de Janeiro, com rota indicativa do TAV 36 

Figura 3.9: Rede Ferroviária Urbana de São Paulo, com rota indicativa do TAV 37 

Figura 3.10: Volume de Passageiros Anuais entre Rio de Janeiro e São Paulo 44 

Figura 3.11: AADT de todos os veículos em ambas as direções em praças de pedágio. 46 

Figura 3.12: Volume de tráfego no Estado de São Paulo - 2000 (todos os veículos) 47 

Figura 3.13: Visão geral de viagem histórica no corredor do estudo 48 

Figura 3.14: Passageiros por Ônibus, por Ano 49 

Figura 3.15: Resumo do número histórico de crescimento de viagens por avião, carro e ônibus50 

Figura 3.16 Trens propostos para a cidade de Guarulhos e Expresso do Aeroporto de Guarulhos 

51 

Figura 3.17: Layout do VLT no Aeroporto de Congonhas 52 

Figura 3.18: Arco Metropolitano 53 

Figura 3.19: Rodoanel 54 

Figura 5.1: Exemplo de tela com cenário modelo 70 

Figura 5.2: Locais de Pesquisa na auto-estrada 71 

Figura 5.3: Divisão de modo do modo principal de usuários entrevistados 73


Figura 5.4: Divisão de modo por variação de renda mensal 75 

Figura 5.7: Visitantes ao Santuário de Aparecida, 2003 a 2008. 80 

Figura 5.8: Distribuição de visitantes por mês e dia de semana/fim de semana em 2007 81 

Figura 6.1: Estrutura Modelo 84 

Figura 6.2: Sistema de Zoneamento Modelo 86 

Figura 6.3: Sistema de Zoneamento Modelo no Rio de Janeiro e em São Paulo 87 

Figura 6.4: Pesquisas de Tempo de Viagem na Área Urbana do Rio de Janeiro 88 

Figura 6.5: Escolhas feitas nos 3 estágios do modelo 90 

Figura 6.6: Submodelo Expresso - Estrutura de Escolha Relacionada a Trabalho 100 

Figura 6.7: Submodelo Expresso - Estrutura de Escolha Não Relacionada a Trabalho 100 

Figura 6.8: Estrutura de Escolha de Submodelo Regional 101 

Figura 7-1: Demanda e receita anuais para conexões regionais (2008) 117 

Figura 8.1: Referências Internacionais 146 

Figura 8.2: Passageiros por Preço e Tempo de Viagem a Teste de Sensibilidade 2008 148 

Figura 8.3: Alterações na demanda como uma função do preço da passagem aérea 148 

Figura 8.4: Gráfico de ramp-up para Rio de Janeiro - São Paulo (2014-2024) 149


Glossário de Acrônimos e Abreviações 

Português Inglês 

AGETRANSP Agência Reguladora dos Serviços 

Públicos Concedidos de Transportes 

Aquaviários, Ferroviários, 

Metroviários e de Rodovias do 

Estado do Rio de Janeiro 

Regulatory agency of 

Concessioned Public Transport 

Services (Water, Rail, Metro, and 

Roads) of the state of Rio de 

Janeiro 

ANAC Agência Nacional de Aviação Civil National Agency of Civil Aviation 

ANTT Agência Nacional de Transportes 

Terrestres 

ARTESP Agência Reguladora de Transporte 

do Estado de São Paulo 

National Agency of Land (Ground) 

Transportation 

Regulatory Transport Agency of the 

state of São Paulo 

BCR Índice de Custo/Benefício Benefit-Cost Ratio 

BID Banco Interamericano de 

Desenvolvimento 

BNDES Banco Nacional de Desenvolvimento 

Econômico e Social 

CAPEX Investimento de Capital Capital Expenditure 

CBD Área Comercial Central Central Business District 

CNT Confederação Nacional do 

Transporte 

CPTM Companhia Paulista de Trens 

Metropolitanos 

National Confederation of Transport 

São Paulo Metropolitan Train 

Company 

DENATRAN Departamento Nacional de Trânsito National Department of Transport 

DER-SP Departamento de Estradas de 

Rodagem do Estado de São Paulo 

DETRO/RJ Departamento de Transportes 

Rodoviários do Estado do Rio de 

Janeiro 

DfT Departamento de Transporte do 

Reino Unido 

DNIT Departamento Nacional de Infra- 

Estrutura de Transportes 

Department of Roads of the state of 

São Paulo 

Department of Road Transport in 

the State of Rio de Janeiro 

UK Department for Transport 

National Department of Transport 

Infrastructure 

EMBRATUR Instituto Brasileiro de Turismo Brazilian Institute of Tourism 

FEA Avaliação Financeira e Econômica Financial and Economic Appraisal 

PIB Produto Interno Bruto Gross Domestic Product 

HST/HSR Trem de Alta Velocidade/Ferrovia de 

Alta Velocidade 

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e 

Estatística 

IBOPE Instituto Brasileiro de Opinião 

Pública e Estatística 

INFRAERO Empresa Brasileira de Infra-estrutura 

Aeroportuária 

High Speed Train/High Speed Rail 

Brazilian Institute of Geography and 

Statistics 

Brazilian Institute of Public Opinion 

and Statistics 

Airport Infrastructure Company of 

Brazil 

IRR Taxa de Retorno Interno Internal Rate of Return


MCA Análise de Múltiplos Critérios Multi Criteria Analysis 

NATA Nova Abordagem para Avaliação de 

Transporte (Governo do Reino 

Unido) 

New Approach to Transport 

Appraisal (UK Government) 

NPV Valor Presente Líquido Net Present Value 

OPEX Despesa Operacional Operating Expenditure 

PDDT-Vivo 

2000/2020 

Plano Diretor de Desenvolvimento 

dos Transportes 2000/2020 

PDTU-RMRJ Plano Diretor de Transportes 

Urbanos da Região Metropolitana do 

Rio de Janeiro 

PITU 

O Plano Integrado de Transportes 

Urbanos para 2020 

Transport Development Master 

Plan Study 

Urban Transport Master Plan of the 

Metropolitan Region of Rio de 

Janeiro 

Integrated Urban Transport Plan for 

the Metropolitan Region of São 

Paulo 

PPP Parceria Público Privada Public-Private Partnership 

PV Valor Presente Present Value 

SEADE Fundação Sistema Estadual de 

Análise de Dados de São Paulo 

State Agency of Data Analysis of 

São Paulo 

TAV Trem de Alta Velocidade High Speed Train 

TOR Termos de Referência Terms of Reference 

VfM Valor do Dinheiro Value for Money 

VOC Custos Operacionais do Veículo Vehicle Operating Costs 

VOT Valor do Tempo Value of Time 

WEBTAG Versão na Internet do Manual de 

Avaliação de Transporte do DfT do 

Reino Unido 

AVISO IMPORTANTE 

The Web-based version of the UK 

DfT‘s Transport Appraisal Guidance 

O CONSÓRCIO NÃO DEFENDE OU ENDOSSA NENHUM TIPO ESPECÍFICO 

DE TECNOLOGIA OU TREM DE ALTA VELOCIDADE; SEMPRE QUE 

POSSÍVEL, ESPECIFICAÇÕES E PADRÕES GENÉRICOS DE FERROVIA DE 

ALTA VELOCIDADE FORAM USADOS PARA DESENVOLVER TODOS OS 

ASPECTOS DESSE ESTUDO INCLUÍDO NESTE VOLUME. QUANDO UMA 

REFERÊNCIA FOR FEITA A UM TIPO DE TECNOLOGIA OU TREM DE ALTA 

VELOCIDADE, ISSO NÃO IMPLICA UMA PREFERÊNCIA OU UMA 

RECOMENDAÇÃO POR PARTE DO CONSÓRCIO. TODOS OS TEMPOS DE 

VIAGEM SÃO APROXIMADOS E TÊM COMO BASE SIMULAÇÕES 

REALIZADAS PELO CONSÓRCIO. ELES ESTÃO SUJEITOS A ALTERAÇÃO, 

DEPENDENDO DO TRAÇADO FINAL ADOTADO.


1 Resumo Executivo 

1.1 Introdução 

1.1.1 Em 2008, o Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID) encarregou a Halcrow 

Group Ltd e a Sinergia Estudos e Projetos LTDA (coletivamente, denominadas 

―Consórcio‖) de preparar um estudo de viabilidade para uma linha ferroviária de alta 

velocidade [Trem-Bala], com uma velocidade de linha máxima de 350km/h, por 511 

quilômetros conectando as cidades do Rio de Janeiro, São Paulo e Campinas no Brasil. 

1.1.2 O Consórcio realizou estudos detalhados resumidos nos seguintes volumes, conforme a 

seguir: 

Resumo Executivo; 

Volume 1: Estimativas de Demanda e Receita; 

Volume 2: Estudos de Traçado; 

Volume 3: Avaliação Financeira e Econômica e Concessão; 

Volume 4: Parte 1- Operações Ferroviárias e Volume 4: Parte 2 - Tecnologia; 

Volume 5: Custo de Capital do TAV; e 

Volume 6: Desenvolvimento Imobiliário 

1.1.3 Figura 1.1 Destaques do relacionamento entre os fluxos de trabalho. 

Figure 1.1: Estudo do TAV 

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1.2 O Projeto TAV 

1.2.1 O trajeto do TAV [Trem de Alta Velocidade, ou Trem-Bala] será entre Campinas, São 

Paulo e Rio de Janeiro (vide a Figura 1.1 e a figura 1.2) e o traçado do TAV desenvolvido 

atende a uma aspiração de conectar os aeroportos de Viracopos, Guarulhos e Galeão às 

suas áreas metropolitanas. A distância estimada total entre Campinas e Rio de Janeiro é 

de 511 km; com a distância entre São Paulo e Rio de Janeiro de aproximadamente 412 

km. Com base no traçado desenvolvido (vide o Volume 2) o tempo de viagem sem 

parada entre as duas cidades é estimado em aproximadamente 1 hora 33 minutos 1 . Os 

tempos de viagem variarão dependendo do número de paradas nas estações, com um 

serviço de longa distância de alta velocidade entre Rio de Janeiro e Campinas levando 

até 2 horas e 27 minutos. Todos os tempos de viagem são aproximados. 

Figura 1.2.: TAV Esquemático 

1.2.2 O TAV terá um mix de estações novas e revitalizadas. No Rio de Janeiro, há planos de 

revitalizar e reconstruir a estação abandonada em Barão de Mauá (km 0) que é próxima 

à principal estação rodoviária Novo Rio. Também foi feita uma previsão de uma unidade 

de manutenção leve e desvios para unidades de apoio em Barão de Mauá. A estação 

seguinte é uma nova estação subterrânea para servir ao aeroporto internacional do Rio 

de Janeiro, Galeão (km 15). A partir do Galeão a linha sobe pela região montanhosa da 

Serra das Araras, que é o principal desafio de engenharia, exigindo numerosas seções 

de túneis e viadutos. Uma outra estação está planejada em Volta Redonda/Barra Mansa 

(km 118) que está dentro do estado do Rio de Janeiro. Volta Redonda é uma importante 

área industrial com a maior usina siderúrgica da América Latina. Há uma estimativa de 

uma estação opcional futura em Resende, a oeste de Volta Redonda/Barra Mansa. 

1 Os tempos de viagem são aproximados e se baseiam em uma velocidade operacional máxima de 300km/h 

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1.2.3 Viajando em direção ao oeste o TAV então atravessa a fronteira estadual entre São 

Paulo e Rio de Janeiro. Uma estimativa foi feita para um possível desvio do principal 

traçado para servir a estação opcional em Aparecida. Aparecida é um importante pólo de 

peregrinação que recebeu 9,5 milhões de visitantes (2008). Depois de Aparecida, o TAV 

atinge, então, a grande cidade industrial de São José dos Campos (km 327). São José 

dos Campos é um centro importante para alta tecnologia aeroespacial e de engenharia 

com uma população de 1,4 milhão de habitantes. São José dos Campos é o local 

proposto para o centro de manutenção de materiais rodantes; a cidade tem acesso à 

principal rede rodoviária, tem um aeroporto regional desenvolvido, abriga a fábrica de 

montagem da Embraer e tem área disponível para acomodar o alto impacto no uso de 

solo. 

1.2.4 Em direção ao oeste, saindo de São José dos Campos, a estação seguinte estará no 

aeroporto internacional de São Paulo em Guarulhos (km 390). A estação do aeroporto de 

Guarulhos será subterrânea, próxima aos principais edifícios do terminal. 

1.2.5 Ao chegar em São Paulo, o local preferido para a estação foi identificado no Campo de 

Marte (Km 412) que atualmente é um campo de aviação federal localizado na região 

norte de São Paulo. No parecer do Consórcio, a escolha do Campo de Marte oferece 

uma oportunidade para construir uma estação memorável e importante. A estação 

Campo de Marte terá diversas plataformas laterais para permitir que os trens viajem de 

São José dos Campos para São Paulo e, então, em direção ao norte, para Campinas. A 

estação Campo de Marte também incluirá uma unidade de manutenção leve e desvios 

para unidades de apoio. 

1.2.6 A partir de São Paulo, o traçado do TAV vira a noroeste para a cidade de Campinas. Ao 

norte de São Paulo, há condições para uma nova estação opcional em estilo alameda em 

Jundiaí, localizada entre as rodovias Anhanguera e Bandeirantes. O traçado do TAV 

então prossegue em direção ao norte para uma outra estação no aeroporto de Viracopos 

(Km 488,5). Dessa forma, o traçado do TAV atende a uma aspiração de conectar os 

aeroportos de Viracopos, Guarulhos e Galeão aos principais centros urbanos. A estação 

final é em Campinas (km 511) a terceira maior cidade no estado de São Paulo depois de 

São Paulo e Guarulhos. Essa será uma estação revitalizada, incluindo desvios para 

unidades de apoio. 

1.3 O Mercado Existente 

1.3.1 Os meios de transporte conhecidos: avião, automóvel e ônibus, estão bem estabelecidos 

no mercado entre as três cidades. De forma específica, destaca-se a ponte aérea que 

liga as cidades do Rio de Janeiro e São Paulo. Em 2008, a demanda estimada total entre 

o Rio de Janeiro e São Paulo era de 7,3 milhões de viagens com uma participação de 

mercado de 60% para o transporte aéreo, 17% para transporte por automóvel e 23% 

para transporte por ônibus. A ponte aérea, que tem uma freqüência de 15 minutos, um 

tempo de viagem de 55 minutos entre o portão de embarque e o portão de desembarque 

e atualmente 71 vôos diários em cada direção, domina o mercado para passageiros 

executivos sensíveis ao tempo, e, conseqüentemente, é uma das rotas mais lucrativas 

para as três linhas aéreas (TAM, GOL e Oceanair). 

1.3.2 Ambos os aeroportos nacionais, Santos Dumont (Rio de Janeiro) e Congonhas (São 

Paulo) são excepcionalmente bem localizados para os mercados que eles servem, já que 

se encontram nas adjacências das áreas comerciais centrais do Rio de Janeiro e São 

Paulo, e podem ser facilmente acessados por uma breve corrida de táxi. Os aeroportos 

internacionais (Guarulhos em São Paulo e Galeão no Rio de Janeiro), ao contrário, estão 

localizados há 27km e 20km respectivamente das Áreas Comerciais Centrais, levando 

entre 30 e 60 minutos para serem acessados por táxi. A acessibilidade dos aeroportos 

nacionais contrasta com os projetos ferroviários de alta velocidade em outros países nos 

quais os aeroportos concorrentes são normalmente localizados na periferia enquanto as 

estações estão localizadas no centro. 

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1.3.3 Entretanto, os aeroportos nacionais de Santos Dumont e Congonhas sofrem com o 

congestionamento, e um acidente fatal em Congonhas em 2007 em condições climáticas 

desfavoráveis ressaltou os problemas de operar um serviço de alta intensidade. 

(Detalhes completos das restrições operacionais são discutidos no Volume 3). 

Congonhas está operando atualmente com um excedente de capacidade em condições 

de instrumento, e para maximizar a capacidade disponível, o Santos Dumont está quase 

que totalmente dedicado a serviços para São Paulo. Em virtude de suas respectivas 

localizações, a expansão de qualquer um dos aeroportos seria difícil e dispendiosa. O 

desenvolvimento de Congonhas está intimamente relacionado ao plano geral de 

desenvolvimento de aeroportos de São Paulo. Contudo, a ponte aérea é uma operação 

extremamente eficiente que oferece serviços freqüentes localizados próximos às Áreas 

Comerciais Centrais das duas cidades. 

1.3.4 As viagens de ônibus e carro entre o Rio de Janeiro e São Paulo levam de 5 a 6 horas e 

estão sujeitas a congestionamento dentro das áreas urbanas. Rio de Janeiro, São Paulo, 

e Campinas são servidos por uma rede de rodovias com pedágios, mas elas têm um 

registro de segurança deficiente. Espera-se que a frota de carros particulares aumente 

na proporção em que a receita aumenta. Os serviços de ônibus são bem utilizados pelos 

padrões europeus e oferecem três níveis de serviço. Não há trens de passageiros de 

longa distância operando entre as duas cidades, mas há um trem metropolitano entre 

São Paulo e Jundiaí. 

1.4 Abordagem de Previsões do Número de Passageiros 

1.4.1 As previsões do número de passageiros confiáveis são essenciais para avaliar a 

viabilidade geral do projeto TAV. O principal desafio da previsão é estimar a demanda 

por um novo meio de transporte que não existe atualmente no mercado. 

1.4.2 A abordagem modelo recomendada para estimar o número de passageiros de ferrovias 

de alta velocidade é usar as técnicas de pesquisa de preferência revelada (PR) e 

preferência declarada (PD) juntamente com modelos Logit. Os modelos Logit são usados 

habitualmente no planejamento de transporte para estimar as participações de mercado, 

ou seja, as taxas de desvio de passageiros de avião para trem, carro para trem, e ônibus 

para trem, e etc., e são, portanto, idealmente adequadas para modelar a apresentação 

do TAV. A metodologia usada neste estudo do TAV é consistente com aquela usada para 

outros projetos de trem de alta velocidade, a saber, no Reino Unido e na Espanha. 

1.4.3 Uma versão atualizada da metodologia de PR/PD foi utilizada e complementada por um 

programa de pesquisa muito extensivo para fornecer conjuntos de dados de PR e PD. As 

pesquisas PR foram usadas para formar uma imagem abrangente da atual demanda de 

viagem e juntamente com dados de contagem de tráfego foram usados para desenvolver 

matrizes de origem e destino (OD). As reuniões de focus groups foram realizadas em 

abril de 2008 para informar o desenvolvimento do programa de pesquisa de PR e PD 

proposto e o design das pesquisas de PD. Uma consideração cuidadosa foi dada ao 

design das pesquisas de PD para minimizar a tendência potencial do plano de ação, já 

que não há serviços de trem de passageiros de longa distância no Brasil, e outros 

problemas de metodologia conhecidos com o design e a estimativa de PD. Entretanto, 

pode-se declarar que os resultados gerais da previsão de número de passageiros não 

indica uma tendência significativa que favoreça o TAV no ano base. Os modelos Logit 

foram estimados no pacote do software ALOGIT com assistência da DICTUC, consultoria 

de modelagem especialista estabelecida no Chile. 

1.4.4 O programa de pesquisa inicial foi desenhado em torno do mercado principal para 

viagens de distância mais longa entre Rio de Janeiro – São Paulo e Rio de Janeiro – 

Campinas, nas quais o avião é o meio concorrente. No total, 1.759 pesquisas de PD e 

5.684 pesquisas PR foram realizadas. Um grande número de pesquisas foi feito para 

melhorar a significância estatística dos resultados finais. Esses resultados foram usados 

para criar um submodelo expresso e estabelecer o tamanho do mercado atual. 

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1.4.5 Subseqüentemente, o programa de pesquisa foi estendido para examinar a demanda em 

potencial nas estações intermediárias em São José dos Campos, Volta Redonda/Barra 

Mansa, Resende e Jundiaí. Pesquisas adicionais foram realizadas para preencher 

quaisquer lacunas no conjunto de dados. As pesquisas adicionais foram usadas para 

desenvolver um submodelo regional. A principal diferença entre os submodelos 

expressos e regionais é que o modelo aéreo não está disponível no modelo regional em 

virtude de não haver vôos de curta distância. Para refletir a importância da finalidade da 

viagem, os modelos também foram divididos em viagens em horário de pico e fora do 

horário de pico. No total, entre os submodelos expressos e regionais, 7.733 pesquisas de 

PR e 3.808 pesquisas de PD foram realizadas. 

1.4.6 Os modelos Logit foram estendidos para incorporar uma técnica de modelagem 

avançada que integra a geração da viagem e a distribuição da viagem. Aqui, a inclusão 

dos estágios de geração de viagem e distribuição de viagem permite que sejam feitas 

estimativas de viagens novas ou ‗induzidas‘ para aproveitar o modo do TAV, e das 

alterações resultantes nos padrões de viagem em virtude da transformação da 

acessibilidade. 

1.4.7 Os modelos expressos e regionais abrangem três estágios separados: geração de 

viagem, distribuição de viagem e divisão de modo. O modo aéreo está disponível apenas 

no modo expresso. Cada um desses três estágios foi calibrado para 2008 e apresenta 

altos níveis de adequação entre as viagens modeladas e as viagens observadas. Mais 

detalhes são fornecidos no Capítulo 6. Os submodelos expressos e regionais são 

capazes de estimar as participações de mercado com base em atributos tais como 

freqüência, tempo de viagem, preço da passagem, tempo de acesso e etc., que podem 

ser alterados dentro do modelo. Além disso, o modelo é sensível aos resultados sóciodemográfico/econômico 

tais como população, PIB, emprego e frota de carros particulares 

que são usados para estimar o crescimento nas viagens no decorrer do tempo. 

1.4.8 Com base nos parâmetros derivados do submodelo regional, um submodelo de 

aeroporto separado foi desenvolvido para um trem servindo Guarulhos, Galeão e 

Viracopos. Contudo, deve ser observado que as previsões de trem para aeroportos 

apresentadas neste relatório são preliminares por natureza, e recomendamos que um 

trabalho adicional seja realizado para examinar o plano de negócios para um serviço de 

aeroporto de forma independente. 

1.4.9 Uma série de testes de otimização foi realizada para determinar preços de passagem de 

maximização de receita para os submodelos expresso e regional dentro das variações de 

atributo de PD testadas nas pesquisas. A otimização foi feita primeiramente pelo 

estabelecimento dos preços de passagem das linhas aéreas no submodelo expresso e, 

em seguida, pela alteração dos preços das passagem do TAV para maximizar a receita. 

Os preços de passagem do TAV foram desenvolvidos para viagens em horário de pico e 

fora de horário de pico e para as classes econômica e executiva. A receita também foi 

maximizada para os serviços regionais de uma forma similar pelo aumento progressivo 

dos preços de passagem do TAV. 

1.4.10 Os preços de passagem do TAV ideais para o trecho Rio de Janeiro a São Paulo foram 

determinados pela escolha dos preços de passagem aérea de R$ 400 para viagens em 

horário de pico e R$ 180 para fora do horário de pico com base em uma análise dos 

preços de passagem aérea disponíveis. Esses preços de passagem aérea disponíveis 

estão próximos aos comercializados pela GOL, uma operadora de baixo custo, e são 

inferiores àqueles oferecidos pela TAM. Um resumo das principais premissas para o 

serviço Rio de Janeiro - São Paulo é apresentado na Tabela 1.1. 

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Tabela 1-1: Resumo de premissas de TAV e Aéreas - Rio de Janeiro a São Paulo 

Horário de 

Pico 

TAV Aéreo (Com base na GOL) 

Fora do 

Horário de 

Pico 

Página 6 de 149 

Horário de 

Pico 

Fora do Horário de 

Pico 

Executiva R$ 325 R$ 250 n/a n/a 

Econômica R$ 200 R$ 150 R$ 400 R$ 180 

Tempo de Viagem 1 hora e 33 minutos* 55 minutos 

Embarque 5 minutos 50 minutos 

Desembarque 4 minutos 5 minutos 

Tempo Total 1 hora 42 minutos 1 hora e 50 minutos 

Freqüência 3 trens por hora Vôos a cada 15-30 minutos 

Tempo de Espera 5 minutos Até 30 minutos 

1.5 Previsões de Números de Passageiros 

Mercado Rio de Janeiro a São Paulo 

1.5.1 As previsões foram geradas para 2014 (ano previsto para abertura do TAV), 2024, 2034 

e 2044. A Tabela 1.2 apresenta as previsões para 2014. Outros resultados importantes 

são: 

o mercado estimado total sem o TAV é de 10,7 milhões de viagens, das quais o 

mercado aéreo é previsto a ter uma participação de 68,34%; 

o TAV aumenta o mercado total para 12,1 milhões de viagens, das quais o TAV 

tem um número estimado de 6,4 milhões de passageiros e participação de 

mercado de 52,89% do mercado total. A participação de mercado do TAV no 

mercado aéreo e ferroviário é de 75% no horário fora de pico e 55% no horário 

de pico; 

o TAV gera receitas de R$ 1,31 bilhão nos preços de 2008, dividida em R$ 811,8 

milhões em horário de pico e R$ 502,2 milhões fora do horário de pico; e 

o tráfego induzido é estimado em 6,1% no horário de pico e 30,2% fora do 

horário de pico, apresentando 13,4% no total. 

Após 2034, uma taxa de crescimento de 3,7% ao ano com base na previsão do 

PIB foi usada em todas as previsões. 

Tabela 1-2: Demanda de passageiros, Rio de Janeiro - São Paulo - 2014 

Demanda de 

Passageiros (em 

milhares) 

Sem o TAV Com o TAV 

Divisão de Modo 

(%) 

Demanda de 


milhares) 


(%) 

TAV -- -- 6.435 52,89% 

TAV - Classe 

Executiva -- -- 4.938 (40,59%) 

TAV - Classe 

Econômica -- -- 1.497 (12,31%) 

Aéreo 7.333 68,34% 3.907 32,11%


Demanda de 


milhares) 



(%) 


Demanda de 


milhares) 


(%) 

Carros 1.757 16,38% 960 7,89% 

Ônibus 1.640 15,28% 865 7,11% 

Total 10.730 12.167 

1.5.2 Em 2024, um aumento no número de passageiros do TAV é previsto para 10,2 milhões 

de viagens e 17,3 milhões de viagens em 2034 e 24,9 milhões em 2044. 

Mercado Rio de Janeiro para Campinas 

1.5.3 Foram geradas previsões para o mercado Rio de Janeiro - Campinas e os principais 

resultados são apresentados na Tabela 1.3. Para 2014, os resultados são os seguintes: 

o mercado total previsto sem o TAV é de 711.000 viagens; 

o TAV aumenta o mercado para 914.000 viagens, das quais o TAV obtém 

635.000 ou 69,5% do mercado total. A participação do TAV no mercado aéreo e 

ferroviário é de 80%; 

o TAV gera receitas de R$ 146 milhões; e 

o tráfego induzido é de 28%. 

Após 2034, uma taxa de crescimento de 3,7% ao ano com base na previsão do 

PIB foi usada em todas as previsões. 

Tabela 1-3: Demanda de Passageiros, Rio de Janeiro - Campinas - 2014 

Demanda de 


milhares) 



(%) 

Demanda de 


milhares) 


(%) 

TAV -- -- 635 69,50% 

TAV Executivo -- -- 508 (55,6%) 

TAV Econômico -- -- 127 (13,9%) 

Aéreo 361 50,80% 160 17,50% 

Carros 98 13,80% 43 4,70% 

Ônibus 252 35,40% 76 8,30% 

Total 711 914 

1.5.4 Em 2024, é previsto que o número de passageiros do TAV para Rio de Janeiro a 

Campinas aumente para 1,1 milhões de viagens. 

Serviços Regionais/Viagens Diárias para Trabalho 

1.5.5 Também foram produzidas previsões para serviços regionais entre o Rio de Janeiro e 

Campinas com paradas no Galeão, em Volta Redonda/Barra Mansa, em São José dos 

Campos, em Guarulhos, em São Paulo e em Viracopos.


1.5.6 Os principais resultados em 2014 são os seguintes: 

O maior fluxo por volume é entre São Paulo e Campinas em 12,4 milhões de 

passageiros. Esse é, na verdade, o maior fluxo no TAV em termos de volume de 

passageiros. O fluxo São Paulo a Campinas gera R$ 386 milhões; 

O segundo maior fluxo é entre São José dos Campos e São Paulo com 8,6 

milhões de passageiros gerando R$ 246,3 milhões; 

O terceiro maior fluxo é entre Rio de Janeiro e Volta Redonda/Barra Mansa com 

quase 2,6 milhões de passageiros gerando R$ 105 milhões ao ano; e 

Todos os outros fluxos (por exemplo Rio de Janeiro a São José dos Campos) 

geram baixos níveis de demanda. 

1.5.7 Espera-se que a demanda nos serviços regionais cresça 3,1% ao ano, de 2014 a 2024 e 

3,6% ao ano de 2024 a 2034. As taxas de crescimento são mais altas entre São Paulo - 

Campinas e São Paulo – São José dos Campos, sugerindo uma forte demanda contínua 

para esses serviços de viagens diárias para trabalho. A demanda induzida é de 16,0% 

nos serviços regionais em geral, enquanto nos fluxos maiores, a demanda induzida é de 

17,7% entre São Paulo – Campinas e 17,1% entre São Paulo – São José dos Campos. 

Após 2034, foi usada uma taxa de crescimento de 3,7% ao ano com base na previsão 

de crescimento do PIB. 

Resumo de Resultados de Modelo 

1.5.8 A Tabela 1.4 apresenta o total de receita e viagens para o caso base. O total da receita 

do TAV em 2014 é de R$ 2.421 milhões, aumentando para R$ 5.921 milhões até 2034. 

Para os fins do relatório de finanças e economia, foi presumido que o TAV começará a 

funcionar em meados de 2014 para permitir o reforço da demanda. 

Componente de 

Demanda 

Submodelo 

Expresso 

Tabela 1-4: Viagens de Passageiros e Receitas 2014 – 2044 

Submodelo 

Regional 

(incluindo serviços 

de aeroporto) 

Componente de 

Demanda 

Submodelo 

Expresso 

Submodelo 

Regional 


de aeroporto) 

Viagens (passageiros/ ano, em 

milhares) 

Rio de Janeiro – São Paulo 

Rio de Janeiro – Campinas 

Rio de Janeiro – Galeão – Volta 

Redonda/Barra Mansa – São José 

dos Campos – Guarulhos – São 

Paulo – Viracopos – Campinas 


2014 2024 2034 2044 

7.070 11.282 19.323 27.788 

27.944 38.734 55.353 79.602 

Total de Viagens 35.014 50.016 74.676 107.390 

Receita (R$/ano, em milhares) 2014 2024 2034 2044 

Rio de Janeiro – São Paulo 


Rio de Janeiro – Galeão – Volta 

Redonda/Barra Mansa – São José 

dos Campos – Guarulhos – São 

Paulo – Viracopos – Campinas 

1.460.025 2.328.500 4.012.100 5.769.780 

961.387 1.337.780 1.909.096 2.745.461 

Total da Receita 2.421.412 3.666.280 5.921.196 8.515.241


Análise da Estação 

1.5.9 A maior estação por volume de demanda em 2014 é Campo de Marte, em São Paulo, 

com 27,5 milhões de passageiros, ou aproximadamente 75.450 por dia. A segunda maior 

é Campinas, com 15,2 milhões ou aproximadamente 41.400 por dia. O volume de 

passageiros é importante ao considerar a capacidade e o projeto da estação, e o 

intercâmbio com outros sistemas de transporte público. 

Estações Opcionais 

1.5.10 Foram desenvolvidas previsões para estações opcionais em Jundiaí, Resende e 

Aparecida. Elas foram examinadas com base apenas na receita. Uma análise detalhada 

do plano econômico para cada estação não foi realizada, exceto os detalhes fornecidos 

no volume de traçado. Em 2014, as previsões são as seguintes: 

Jundiaí gera demanda de aproximadamente 10 milhões de passageiros e R$ 157 

milhões em receita. Dessa forma, uma análise detalhada para essa estação é 

apresentada neste relatório apesar de ainda ser uma estação opcional; 

Resende tem o volume mais baixo de demanda de todas as estações analisadas, 

com 1 milhão de passageiros e R$ 51 milhões em receita; e 

Espera-se que a estação de Aparecida funcione apenas nos fins de semana, e 

tenha uma demanda em potencial de 3,4 milhões de passageiros gerando 

R$ 229 milhões em 2014. 

1.6 Referência Internacional 

As previsões de número de passageiros para Rio de Janeiro a São Paulo e Rio de Janeiro a 

Campinas foram comparadas com a experiência internacional. Há diversos pares de cidades que 

atualmente são servidas por ferrovias de alta velocidade, e a pesquisa acadêmica (Steer Davis 

Gleave - 2006, Air and Rail Competition and Complementarity) manteve o foco na participação de 

mercado entre o mercado aéreo e de trens de alta velocidade. A Figura 1.3 apresenta a previsão 

de participação de mercado para o TAV em 2014 em viagens de trem para Rio de Janeiro a São 

Paulo (horário de pico e fora de horário de pico) e para Rio de Janeiro a Campinas comparadas a 

outros pares de cidades. 

1.6.1 Com base na comparação, as seguintes conclusões podem ser tiradas: 

A proximidade no caso de Rio de Janeiro - Campinas sugere que o modelo está 

produzindo resultados sensíveis comparados à experiência internacional, 

estando também na linha de tendência; 

A concorrência dos aeroportos nacionais é forte, e discutivelmente única para 

São Paulo e Rio de Janeiro, conseqüentemente, a participação de mercado do 

TAV está abaixo da linha de tendência. Todas as principais capitais européias 

têm aeroportos localizados há alguma distância do centro que aumenta o tempo 

de acesso e reduz a competitividade do transporte aéreo; 

Se o horário de pico e o horário fora de pico forem considerados separadamente, 

o TAV tem uma participação de mercado de 55% no horário de pico e 75% no 

horário fora de pico, e, ainda, no horário fora de pico está mais próximo à linha 

de tendência. Isso é uma reflexão do fato de que o escopo para o tráfego 

induzido no horário de pico é limitado em comparação ao horário fora de pico; 

Para a rota Paris – Bruxelas, que tem a mais alta participação de mercado 

ferroviário em mais de 90% com um tempo de viagem ferroviária similar ao TAV, 

há serviço aéreo muito limitado. A Air France não opera nenhum vôo entre Paris 

e Bruxelas, e a Brusselsair opera apenas um vôo diário. Uma redução similar nos 

vôos entre São Paulo e Rio de Janeiro aumentaria a participação de mercado do 

TAV para um número próximo ao de Paris – Bruxelas; 

O Brasil tem uma forte cultura de uso de ônibus, mais do que na Europa, onde os 

serviços ferroviários dominam as viagens de média/longa distância. Os ônibus no 

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Brasil são eficientes e oferecem em geral bons níveis de conforto e preços muito 

competitivos. Esse motivo também pode responder pela participação de mercado 

do TAV ser inferior à linha de tendência; e 

Também deve ser observado que outros efeitos do tráfego induzido levam tempo 

para serem criados, de forma específica, alterações específicas ao uso 

imobiliário e desenvolvimento imobiliário. Esses efeitos gerarão um tráfego 

adicional que, na realidade, será cativo para o TAV e, portanto, aumentará sua 

participação de mercado. 

Figura 1.2: Referências Internacionais 

Observação: Números do Consórcio usando dados do Steer Davis Gleave (2006), Air and Rail Competition 

and Complementarity. Preparada para a Comissão Européia DG TREN. 

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2 Histórico do Estudo 


2.1.1 Em 2008, o Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID) encarregou a Halcrow 

Group Ltd e a Sinergia Estudos e Projetos Ltda (o ―Consórcio‖) a prepararem um estudo 

de viabilidade para uma linha ferroviária de alta velocidade conectando Rio de Janeiro – 

São Paulo e Campinas, denominada TAV: Trem de Alta Velocidade. 

2.1.2 Este capítulo visa fornecer um histórico importante para o estudo do TAV. A Seção 2.2 

oferece uma visão geral do projeto TAV incluindo os detalhes dos estudos de viabilidade 

anteriores que foram realizados. A Seção 2.3 mantém o foco nas áreas do Brasil mais 

influenciadas pelo TAV, e examina os aspectos sócio-econômicos da área, incluindo 

população, PIB e frota de carros particulares. A situação de transporte existente na área 

de influência do TAV é discutida no Capítulo 3. 

2.2 O Projeto TAV 

2.2.1 A extensão total da linha de alta velocidade proposta entre Campinas e Rio de Janeiro é 

de 511km com um tempo de viagem estimado inicial de aproximadamente 2 horas e 25 

minutos (com base no traçado preferido e incluindo as paradas intermediárias), enquanto 

um serviço direto de São Paulo para o Rio de Janeiro seria de aproximadamente 1 hora e 

33 minutos, e um pouco mais longa na direção oposta, já que São Paulo fica em uma 

elevação mais alta. Um diagrama indicativo da linha do TAV proposta é apresentado na 

Figura 2.1. 

Figura 2.1: Rota e estações indicativas do TAV 

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2.2.2 O projeto para o TAV tem como base a tecnologia genérica de trens de alta velocidade 

com estimativa específica para um traçado dedicado, totalmente segregado, entre as 

cidades para maximizar a velocidade de circulação e garantir um alto desempenho 

operacional em termos de confiabilidade e pontualidade. Nesse estágio, não se 

considerou que o TAV compartilhará qualquer trilho existente ou circulação conjunta com 

os serviços existentes de trens e metrôs brasileiros, mas terá trilhos dedicados para a 

estação terminal final em cada cidade. 

2.2.3 O TAV terá uma capacidade muito alta comparada a outros modos de transporte; por 

exemplo, os serviços da Eurostar entre Londres e Paris podem acomodar 750 

passageiros por trem comparados com um Airbus série A320-200 com 148 lugares, 

usado em vôos internos de curta distância. Entretanto, o custo de capital da ferrovia de 

alta velocidade é muito alto (em torno de € 40m por km – vide o Volume 4), porém, ela 

cria uma capacidade muito alta e, portanto, é mais econômico quando os trens estão 

rodando na capacidade, ou seja, há uma demanda alta. A ferrovia de alta velocidade, 

portanto, se destina a pares de cidades com alta demanda existente, como é o caso 

entre Rio de Janeiro e São Paulo. 

2.2.4 Espera-se que o TAV tenha um mix de estações novas e revitalizadas. Há planos para 

revitalizar e aprimorar as estações abandonadas em Barão de Mauá e Campinas. 

Paradas intermediárias estão sendo planejadas no Galeão, Volta Redonda/Barra Mansa, 

São José dos Campos, Guarulhos, Campo de Marte em São Paulo, e Viracopos. 

Estações opcionais estão sendo consideradas em Jundiaí, Resende e Aparecida para 

servir visitantes ao Santuário de Aparecida. 

2.2.5 Com base na experiência Européia, o TAV pode esperar obter uma participação 

significativa do mercado atual entre São Paulo e Rio de Janeiro; atualmente a Eurostar 

tem mais de 70% do mercado ferroviário e aéreo combinado entre Paris e Londres, com 

uma participação similar do mercado de Londres a Bruxelas. Esse estudo de demanda 

procura prever a participação de mercado para o TAV. Outros detalhes comparativos da 

comparação internacional podem ser encontrados no Capítulo 8 – Estimativas de 

Demanda. 

O Estudo de Viabilidade do TAV 

2.2.6 Três estudos de viabilidade anteriores foram realizados para examinar o potencial para 

um serviço ferroviário de alta velocidade: TRANSCORR em 1997-2000, Enontec em 

2004, e DE-Consult em outubro de 2007. Dos três estudos, o estudo do TRANSCORR foi 

o mais detalhado e foi escolhido pelo Consórcio como um ponto de início, fornecendo 

uma referência para nosso trabalho. Contudo, esse estudo foi conduzido entre 1997 e 

2000 e, desde então, a tecnologia de trens de alta velocidade evoluiu, e a situação 

econômica brasileira progrediu de forma que as conclusões e resultados da 

TRANSCORR precisaram ser exaustivamente revisados. 

2.2.7 De acordo com os Termos de Referência (TOR), o Consórcio realizou estudos 

detalhados nas seguintes áreas: 

Volume 1: Estimativas de Demanda e Receita (este relatório); 

Volume 2: Estudos de Traçado; 

Volume 3: Avaliação Financeira e Econômica e Concessão; 

Volume 4: Parte 1- Operações Ferroviárias e Volume 4: Parte 2 - Tecnologia; 

Volume 5: Custo de Capital do TAV; e 

Volume 6: Desenvolvimento Imobiliário 

2.2.8 O relacionamento entre os volumes é apresentado na figura 2.2. Um trabalho separado 

examinando as questões ambientais está sendo desenvolvido pela Prime Engenharia, 

fora do Consórcio. 

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2.2.9 É importante enfatizar a natureza relacionada dos estudos já que o trabalho da demanda 

é essencial para desenvolver um cronograma ferroviário e também para o trabalho de 

avaliação econômico financeira. De forma similar, o trabalho de traçado é essencial para 

o desenvolvimento das estimativas do tempo de viagem e custos de construção. 

Figura 2.2: Estudo do TAV 

2.2.10 O restante desse capítulo discute o histórico sócio-econômico da área do estudo. 

2.3 Área de Interesse do TAV e Histórico Sócio-Econômico 

Introdução 

2.3.1 A área de influência do TAV está localizada nos estados de São Paulo e Rio de Janeiro, 

conforme apresentado na Figura 2.3. A Figura 2.4 mantém o foco nos dois estados e 

apresenta a área de influência transposta entre eles. 

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Figura 2.3: América do Sul, Brasil, e os estados do Rio de Janeiro e São Paulo 

Figura 2.4: Estados do Rio de Janeiro e São Paulo e a Área de Influência 2 . 

2 A área costeira localizada a leste da fronteira dos Estados de SP/RJ não está incluída como Área 

de Influência para o TAV em virtude da existência da Serra do Mar. A conexão dessa área e São 

Paulo é feita usando a BR-101, uma rodovia que se estende ao longo da costa do Rio de Janeiro a 

Santos. 

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2.3.2 Conforme observado na Figura 2.5, o TAV fornecerá uma conexão importante entre as 

Regiões Metropolitanas de Campinas, São Paulo e Rio de Janeiro. Na área de influência 

direta do TAV também estão as regiões de Jundiaí e Vale do Paraíba Paulista no Estado 

de São Paulo, e o Vale do Paraíba Fluminense no Estado do Rio de Janeiro. As estações 

planejadas nessas áreas incluem, São José dos Campos e Volta Redonda/Barra Mansa, 

bem como as estações nos Aeroportos de Guarulhos, Galeão e Viracopos em São Paulo, 

Rio de Janeiro e Campinas, respectivamente. Além disso, estações opcionais estão 

sendo consideradas em Jundiaí, Resende e Aparecida para servir o Santuário de 

Aparecida, um importante destino turístico e religioso e Resende. 

Figura 2.5: Área de Influência Direta para o TAV – Áreas e Regiões Metropolitanas 

2.3.3 A região que abrange Rio de Janeiro - São Paulo - Campinas é a região econômica mais 

importante do país. Os estados do Rio de Janeiro e São Paulo contêm 30% da 

população brasileira e 45,5% de seu PIB (Fonte: IBGE-2007). 

2.3.4 Nessa área, o corredor São Paulo - Campinas está atualmente sendo denominado "a 

primeira megalópole no Hemisfério Sul". A população total das 65 cidades na área de 

38.000 km 2 é de 22 milhões. Essa área é o centro econômico do Brasil. São Paulo, que 

tem sido tradicionalmente associada à produção e comércio, desenvolveu seus setores 

financeiros e de serviços nos últimos anos, aumentando muito a prosperidade da área. O 

PIB da cidade de São Paulo representa mais de 12% do PIB brasileiro, contendo menos 

de 6% da população. 

2.3.5 É importante esclarecer os locais citados neste relatório, já que eles podem levar à 

confusão. A cidade de São Paulo é a capital do estado de São Paulo e está contida 

dentro da Região Metropolitana de São Paulo. De forma similar, a cidade do Rio de 

Janeiro é a capital do estado do Rio de Janeiro, e está contida dentro da Região 

Metropolitana do Rio de Janeiro. 

2.3.6 A definição da Região Metropolitana do Rio de Janeiro segue a definição fornecida pelo 

Plano Diretor de Transporte Urbano da Região Metropolitana do Rio de Janeiro (PDTU) e 

da Região Metropolitana de São Paulo define quais municípios estão incluídos no Plano 

Integrado de Transportes Urbanos (PITU de 2025). 

População 

2.3.7 Essa seção destaca algumas importantes tendências sócio-econômicas da região, 

iniciando com a população. O Anexo A contém uma planilha com a tabulação dos dados 

sócio-econômicos coletados. Quaisquer espaços em branco se referem aos dados que 

não estão disponíveis. 

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2.3.8 A Tabela 2.1 apresenta um breve resumo das regiões da área de interesse, incluindo 

população, principais indústrias, e principais cidades. A população total da área de 

influência é superior a 36.422.964, concentrada principalmente nas regiões 

metropolitanas de São Paulo e Rio de Janeiro, que também têm as mais altas 

densidades populacionais. 

Tabela 2-1: População das Regiões na área de influência direta do TAV 

Região 

Metropolitana 

População 

de 2007 

km 2 da 

Área 


Pop/ km 2 

São Paulo 19.226.426 7.943 2.421 

Campinas 2.635.358 3.647 723 

Principais 

Indústrias 

Finanças, serviços, 

produção 

Alta tecnologia, 

automóveis, 

pesquisa, educação 

Cidade Principal 

(População est 

em 2007) 

10.886.000 

1.059.000 

Jundiaí 580.119 431 1.346 Serviços, produção 347.000 

Vale do Paraíba 

Paulista 

2.156.534 16.179 133 

Rio de Janeiro 11.157.122 5.645 1.977 


Fluminense 

Fonte: IBGE 

667.405 3.828 174 

Produção, pesquisa, 

aeronáutica 

Turismo, finanças, 

serviços, produção 

Produção, aço, 

agricultura 

611.000 

(São José dos 

Campos) 

6.136.000 

259.000 

(Volta Redonda) 

2.3.9 A Tabela 2.2 destaca as tendências populacionais para a área de influência. Três 

principais tendências são evidentes. Em primeiro lugar, apesar de o período de 1970 a 

2007 ter vivenciado um aumento significativo da população, por comparação, o 

crescimento diminuiu em todas as regiões de 2000 a 2007, com taxas de crescimento de 

aproximadamente metade do período de 37 anos. Em segundo lugar, as regiões 

próximas a São Paulo cresceram a uma taxa mais alta comparada ao Rio de Janeiro – no 

estado de São Paulo as taxas de crescimento variaram de 1,16 a 1,75%, de 2000 a 2007 

em comparação a 0,96% próximo ao Rio de Janeiro. Em terceiro lugar, as regiões 

metropolitanas do Rio de Janeiro e São Paulo têm crescimento mais baixo do que as 

outras regiões menos populosas, indicando que as áreas mais afastadas têm uma maior 

capacidade de crescimento.


Tabela 2.2: Resumo das alterações na população na Área de Influência 

Região 1 

Região 

Metropolitana de 

São Paulo 

Região 

Metropolitana de 

Campinas 

Região de 

Jundiaí 


Paulista 

Região 

Metropolitana do 



Fluminense 

População 

1970 1980 1991 2000 2007 


Taxa de 

Crescimento Anual 

1970- 

2007 

2000- 

2007 

8.139.705 12.588.745 15.444.941 17.833.511 19.226.426 2,35% 1,08% 

680.826 1.276.801 1.866.025 2.333.335 2.635.358 3,73% 1,75% 

201.651 335.029 437.978 529.302 580.119 2,90% 1,32% 

834.652 1.221.221 1.651.594 1.989.692 2.156.534 2,60% 1,16% 

6.813.917 8.650.181 9.657.010 10.695.357 11.157.122 1,34% 0,61% 

332.263 467.382 547.798 624.090 667.405 1,90% 0,96% 

1 – A lista de cidades de cada região é apresentada no Anexo A – Dados sócio-econômicos – Área de Influência 

Fonte: IBGE 

Crescimento do PIB 

2.3.10 O PIB, como uma medida total de atividade econômica no país, fornece uma boa 

indicação na demanda de viagem geral, e o crescimento no PIB tem um forte 

relacionamento com o crescimento da demanda de viagem. A demanda de passageiros 

aumenta com a atividade econômica em virtude da demanda de viagem adicional de 

viagens comerciais, enquanto a viagem de lazer aumenta conforme os residentes são 

mais capazes de pagar por viagens de lazer. 

A Fonte: IPEA-DATA 

2.3.11 Figura 2.6 apresenta o crescimento no PIB do Brasil no período desde 1994, quando o 

plano de estabilidade econômica, ―Plano Real‖, foi implementado, durante o qual a média 

do PIB era de 3,07% ao ano. 

Fonte: IPEA-DATA


Figura 2.6: Alteração na porcentagem do PIB Real ano a ano, de 1994 a 2008 

2.3.12 A divisão do PIB pela população (PIB/capita) normaliza o PIB para regiões diferentes do 

Brasil. Pode-se esperar que as taxas de demanda de viagem sejam mais altas entre 

regiões de PIB/capita mais alto, refletindo taxas de atividade econômica mais altas (por 

exemplo, com viagens comerciais cada vez mais freqüentes), enquanto a maior afluência 

implícita possibilitará mais viagens de lazer. 

2.3.13 A Figura 2.7 apresenta uma discriminação do PIB per capita por região na área de 

influência, com as regiões relacionadas de oeste a leste. 

Figura 2.7: PIB per capita em 2005 (em equivalente a R$ 2000) 

Fonte: IPEA – DATA (PIB) e IBGE (População) 

2.3.14 O PIB per capita é significativamente maior em São Paulo do que na região 

metropolitana do Rio de Janeiro (R$ 13.940 comparado a R$ 9.664), e o PIB do Rio de 

Janeiro e de São Paulo é menor do que em suas regiões adjacentes. O alto PIB/capita 

na região de São Paulo reflete a proporção maior de serviços financeiros comparada ao 

Rio de Janeiro. O Vale do Paraíba Fluminense tem os mais altos níveis de PIB per capita, 

em virtude de sua população menor, economia diversa, e grande base industrial, com a 

maior siderúrgica da América Latina localizada em Volta Redonda. 

2.3.15 Ambos os estados têm uma média de renda familiar bem acima da média nacional, 

refletindo a afluência relativa dessa área do país. São Paulo, de forma específica, tem 

renda familiar mais do que 50% superior à média nacional, e cerca de 11% superior à 

média do Rio de Janeiro. Isso reflete números elevados de produtividade de PIB/capita 

que são observados em São Paulo. 

Frota de carros particulares 

2.3.16 A frota de carros particulares no corredor do estudo é relativamente alta comparada à 

média nacional, e cresceu notavelmente nos últimos anos. A Figura 2.8 apresenta as 

taxas de carros particulares por região em 2001 e 2008. 

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Figura 2.8: Taxas de Carros Particulares na Área de Influência 

Fonte: DENATRAN. NB: Os números de habitantes para calcular as taxas de 2001 foram 

interpolados. 

2.3.17 As mais altas taxas de carros particulares são encontradas nas regiões de São Paulo, 

Campinas e Jundiaí, refletindo a afluência relativa dessa área com mais de 0,3 carros per 

capita. As taxas de carros particulares em São Paulo foram 72% maiores do que no Rio 

de Janeiro em 2008, enquanto as taxas de carros particulares de Campinas são quase o 

dobro das taxas do Rio de Janeiro. 

2.3.18 As mais altas taxas de crescimento também têm sido grandes nas áreas das mais altas 

frotas de carros particulares existentes, especificamente as áreas vizinhas do Vale do 

Paraíba Fluminense (4,8% ao ano) e Jundiaí (4,7% ao ano). São Paulo e Rio de Janeiro 

tiveram um crescimento a taxas mais moderadas de 3,9% e 3,4% respectivamente. 

Distribuição Geográfica de PIB e frota de carros particulares 

2.3.19 Os números abaixo apresentam a distribuição de PIB e registro de carros na área de 

interesse, que reforçam os gráficos acima. 

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Fonte: IBGE 

Figura 2.9: PIB por área administrativa – 2005 

2.3.20 A respeito do PIB, todo o corredor da rota proposta do TAV apresenta altos níveis de PIB 

per capita; ele é especialmente alto no corredor de Campinas a São Paulo, e no Vale do 

Paraíba Fluminense (a oeste do Rio de Janeiro) que tem uma grande base industrial, 

enquanto nas áreas mais rurais próximas à costa, e nas regiões distantes da região 

metropolitana do Rio de Janeiro são inferiores. 

Fonte: Denatran 

Figura 2.10: Frota de carros particulares por pessoa – 2007 

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2.3.21 Os carros particulares por pessoa seguem um padrão similar ao PIB, com níveis mais 

altos no corredor Campinas-São Paulo-São José dos Campos, comparado ao Rio de 

Janeiro. 

Resumo 

2.3.22 Esta seção apresentou os principais fatores e tendências sócio-econômicos que 

causarão impacto na demanda do TAV: 

São Paulo se tornou um centro para os setores de serviços e financeiro, e é o 

foco econômico do Brasil, com 12% de todo o PIB no Brasil; 

a região de Campinas-São Paulo-Rio de Janeiro é importante para a economia 

nacional e o TAV oferece uma oportunidade para conectar as cidades para 

apoiar um maior crescimento econômico; 

a população cresceu substancialmente nos últimos 40 anos, especificamente em 

São Paulo e Campinas, aumentando o mercado provável para o TAV; 

o PIB no Brasil cresceu fortemente nos últimos anos e o PIB da área de 

influência representa uma proporção significativa da economia brasileira. O 

crescimento do PIB está fortemente ligado à demanda por viagem, levando a um 

maior congestionamento rodoviário e maior demanda pelo TAV; e 

a frota de carros particulares é maior no corredor São Paulo-Campinas do que no 

Rio de Janeiro. As taxas de registro não maiores do que a média nacional, e 

aumentando mais rapidamente em São Paulo do que no Rio de Janeiro. 

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3 Sistema de Transporte Existente 


3.1.1 A área de influência da ferrovia de alta velocidade no corredor Rio de Janeiro - São Paulo 

- Campinas é servida por uma gama de opções de transporte, prestando vários serviços 

para um mercado diverso. As previsões de demanda para um novo serviço entrando 

nesse mercado exigem uma avaliação detalhada das atuais opções disponíveis para 

entender como o TAV concorrerá, e, ao mesmo tempo, explicando como o TAV se 

integrará à rede mais ampla. Este capítulo descreve a situação de transporte existente no 

corredor do estudo em termos de oferta e demanda. 

3.1.2 A Seção 3.2 apresenta uma visão geral do sistema de transporte por modo existente: 

avião, ônibus, carro e trem. O restante do capítulo avalia o sistema de transporte nas 

seguintes áreas: 

Seção 3.3 - Tempo de Viagem e Desempenho (isto é, atrasos e 

congestionamento); 

Seção 3.4 - Questões de Acesso a estações e aeroportos e Complemento de 

viagem; 

Seção 3.5 - Preços de Passagens e Custos de Viagem; 

Seção 3.6 - Níveis de Demanda Existentes; e 

Seção 3.7 - Planos Futuros que podem afetar a demanda para viagem no TAV. 

3.2 Visão Geral dos Sistemas de Transporte por Modo 

3.2.1 Atualmente há 4 modos disponíveis para viagem entre cidades na área de influência: 

avião; 

rodovia/carro particular; 

ônibus; e 

ferrovia (apenas o trem metropolitano São Paulo – Jundiaí). 

3.2.2 Os serviços aéreos operam somente entre São Paulo, Rio de Janeiro e Campinas e eles 

representam o mais sério concorrente para as viagens do TAV sensíveis ao tempo nesse 

corredor de longa distância. Uma rede desenvolvida de estradas com pedágio está 

disponível conectando os principais centros, apesar de a maioria das rotas ser radial e 

não entrar nos centros da cidade. Para aqueles que desejarem usar ônibus, uma rede 

abrangente de serviços de ônibus interestaduais e interurbanos está disponível e 

concorrerá com o TAV entre todas as estações propostas, enquanto os serviços locais 

oferecem acesso dentro das cidades. Não há atualmente serviços ferroviários 

interurbanos entre Rio de Janeiro e São Paulo, apesar da existência de um serviço entre 

Jundiaí e São Paulo; os serviços de metrô e de trem metropolitano oferecem viagens 

dentro das cidades do Rio de Janeiro e São Paulo. 

Viagem Aérea 

3.2.3 A viagem aérea representa a mais importante concorrente para o TAV para os serviços 

de longa distância, em virtude de ser mais similar em termos de tempo de viagem e do 

mercado provável a ser servido. Esta seção fornece uma breve visão geral dos 

aeroportos e serviços aéreos na área de influência. 

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Aeroportos 

3.2.4 São Paulo e Rio de Janeiro são incomuns, já que além do tradicional aeroporto 

internacional na extremidade da cidade, elas também são servidas pelos aeroportos 

domésticos na área central da cidade. O aeroporto de São Paulo, Congonhas, está 

localizado 11km ao sul do centro da cidade, enquanto que no Rio de Janeiro, o Aeroporto 

Santos Dumont tem uma localização única em um aterro na Baía de Guanabara a 2km 

do centro histórico e comercial do Rio de Janeiro. Ambos os aeroportos são servidos 

somente por modos de superfície (ônibus, taxi, carro particular) apesar de Congonhas ter 

uma estação de metrô a 5km de distância, conectado ao aeroporto por ônibus. Os locais 

podem ser vistos na Figura 3.1 e Figura 3.2 abaixo. As localizações dos aeroportos 

nacionais, de forma específica, Santos Dumont (para o qual é possível ir caminhando do 

centro da cidade em cerca de 15 minutos), contribui para tornar a viagem aérea um 

concorrente significativo para o TAV. Isso é discutido em mais detalhes na Seção 3.4 – 

Acesso e Complemento de Viagem. 

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Figura 3.1: Localização dos Aeroportos Santos Dumont e Galeão no Rio de Janeiro 

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Figura 3.2: Localização dos Aeroportos de Congonhas e Guarulhos em São Paulo 

3.2.5 A maioria dos vôos de longa distância e internacionais operam a partir do Aeroporto do 

Galeão, 20km ao norte do centro do Rio de Janeiro, e do Aeroporto de Guarulhos, 27km 

a nordeste do centro de São Paulo. Alguns vôos entre o Rio de Janeiro e São Paulo 

operam a partir desses aeroportos, mas a maioria dos passageiros faz conexão com os 

vôos internacionais. O TAV poderia explorar essa demanda prestando serviços de longa 

distância aos aeroportos internacionais. De forma específica, pode ser atrativo para os 

residentes do Rio de Janeiro viajar diretamente para Guarulhos, que oferece serviços 

diretos para mais destinos nacionais e internacionais, dessa forma evitando uma troca de 

aviões em São Paulo ou em qualquer lugar. Os preços das passagens são, em geral, os 

mesmos ou menores para viajar ao Rio de Janeiro, em virtude de ele atrair mais usuários 

de lazer sensíveis ao preço, mesmo para vôos que exigem uma mudança em São Paulo, 

então, é improvável que os passageiros usem o TAV para economizar dinheiro no preço 

da passagem. 

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Serviço Aéreo 

3.2.6 Em virtude do nível de demanda para viagem entre Rio de Janeiro e São Paulo, os 

aeroportos priorizaram um serviço do tipo ―ponte aérea‖ entre os Aeroportos Santos 

Dumont e Congonhas. Atualmente, mais de 90% dos vôos do aeroporto Santos Dumont 

se destinam a Congonhas, com o restante para locais menores próximos ao Rio de 

Janeiro, enquanto Congonhas serve muitos outros lugares. O serviço é operado 

atualmente por três linhas aéreas (TAM, GOL e Oceanair), que, juntas, oferecem mais de 

70 vôos por dia, com 4 a 5 vôos saindo a cada hora. Os preços das passagens não são 

regulados e refletem a oferta e demanda, com vôos de manhã e no final da tarde 

apresentando os preços mais altos, sendo necessária a reserva antecipada para obter 

preços mais baixos. Todas operadoras permitem o check-in pela Internet e a freqüência 

de vôos oferece grande flexibilidade para o usuário. Entende-se que o serviço de ―ponte 

aérea‖ está entre as rotas mais lucrativas para as três linhas aéreas que servem essa 

rota. 

3.2.7 O Aeroporto de Viracopos fora de Campinas também está na área de influência. 

Viracopos é usado principalmente para serviços de carga, apesar de que na área de 

interesse, sete vôos por dia de semana operam entre Viracopos e Galeão no Rio de 

Janeiro. As informações sobre as possíveis intenções do Governo brasileiro de mudar 

alguns vôos de Guarulhos para Viracopos, nunca foram disponibilizadas para o 

Consórcio, então, essa questão não pôde ser analisada. 

3.2.8 O Capítulo 5 contém informações obtidas no focus groups a respeito das percepções dos 

usuários dos aeroportos, incluindo a distância observada a partir do centro e a facilidade 

de uso. 

Rede de Rodovias 

3.2.9 O sistema rodoviário que liga o Rio de Janeiro, São Paulo e Campinas é regido pelas 

autoridades estaduais e federais, mas é operado pelo setor privado. As agências 

públicas são: 

Federal: Agência Nacional de Transportes Terrestres (ANTT) 

Estado de São Paulo: ARTESP - Agência Reguladora dos Transportes de São 

Paulo 

Estado do Rio de Janeiro: AGETRANSP - Agência Reguladora de Serviços 

Públicos Concedidos de Transportes Aquaviários, Ferroviários e Metroviários e 

de Rodovias do Estado do Rio de Janeiro. 

3.2.10 Para aprimorar a manutenção e condição da rede rodoviária, as rodovias de longa 

distância no Brasil operam como concessões outorgadas a operadoras privadas que têm 

autorização para cobrar pedágio. Todas as rodovias interurbanas estratégicas na área de 

influência cobram pedágio. 

3.2.11 A infra-estrutura rodoviária das Regiões Metropolitanas do Rio de Janeiro, São Paulo e 

Campinas é, em geral, radial. Falta a São Paulo e Campinas o acesso rodoviário direto 

aos seus centros; o Rio de Janeiro tem acesso mais direto para o centro, apesar de 

essas artérias serem fortemente congestionadas nos horários de pico. A Figura 3.3 e a 

Figura 3.4 apresentam as redes rodoviárias para São Paulo, Campinas e Rio de Janeiro. 

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Figura 3.3: Sistemas de Rodovias Radiais de São Paulo e Campinas 

Figura 3.4: Rede de rodovias radiais do Rio de Janeiro 

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3.2.12 As rodovias interurbanas com pedágio mais importantes na área de influência do TAV 

são: 

A Rodovia Dutra (BR-116) é uma rodovia com pedágio com 402 km ligando o 

Rio de Janeiro a São Paulo. Construída na década de 1950 como uma autoestrada 

de mão única com duas pistas e melhorada para uma auto-estrada de 

mão dupla de 4 pistas em 1967, ela se iguala à rota obrigatória do TAV, ligando 

as cidades de São José dos Campos, Aparecida, Resende e Volta Redonda. A 

rodovia se divide para subir a Serra das Araras (Figura 3.4); as melhorias 

propostas para aumentar a capacidade são discutidas na Seção 3.7. A Dutra é 

uma auto-estrada federal com uma concessão para a Nova Dutra, empresa 

privada. 

A Rodovia Ayrton Senna/Carvalho Pinto (PD-070) foi concluída na década de 

1990 para liberar o congestionamento da Rodovia Dutra. Ela percorre um trecho 

paralelo à Dutra entre São Paulo e São José dos Campos, continuando para 

Taubaté, cerca de 35km a leste. A auto-estrada foi recentemente outorgada em 

concessão com cobrança de pedágio. 

As rodovias Anhanguera (PD-330) e Bandeirantes (PD-348) são auto-estradas 

paralelas que ligam São Paulo e Campinas via Jundiaí. A Auto-Estrada 

Anhanguera foi concluída como uma auto-estrada de 4 pistas (2 pistas para cada 

direção) na década de 1940. Para aliviar o congestionamento na Anhanguera a 

partir da década de 1960, a Bandeirantes foi planejada e concluída em 1978. A 

Bandeirantes é, na maior parte, uma auto-estrada de 6 pistas, apesar de que em 

2006 ela foi aumentada para oito pistas a partir de Jundiaí até São Paulo. Ambas 

as rodovias operam como concessões com cobrança de pedágio. 

Dom Pedro I (PD-065) é uma auto-estrada estadual que conecta Jacareí (na 

junção das Auto-Estradas Carvalho Pinto / Dutra) a Campinas. Ela oferece uma 

rota direta do Rio de Janeiro a Campinas não passando por São Paulo. Sua 

operação também foi outorgada em concessão a uma empresa privada. 

3.2.13 A viagem rodoviária é ainda analisada em termos de tempo de viagem e 

congestionamento na Seção 3.3, custo de viagem rodoviária na Seção 3.5, níveis de 

demanda na Seção 3.6, e futuros projetos que causam impacto na viagem rodoviária na 

Seção 3.7. 

Viagem de Ônibus Interurbana 

3.2.14 Os serviços de ônibus de longa distância são bem desenvolvidos no Brasil, que contam 

em grande parte com sua rede rodoviária e o uso de ônibus como transporte público, em 

virtude, em parte, da falta de serviços ferroviários de longa distância para passageiros no 

Brasil. 

3.2.15 Há dois tipos de serviço de ônibus em operação: regulares e fretados. Apesar de as 

operadoras de ônibus serem privadas, elas são reguladas em termos de preços de 

passagem máximos e prestação de serviço mínimo pelos seguintes: 

Federal: ANTT (Agência Nacional de Transportes Terrestres) que controla os 

serviços interestaduais; 

Estado de São Paulo: ARTESP controla serviços dentro do estado de São Paulo; 

e 

Estado do Rio de Janeiro: DETRO controla os serviços dentro do estado do Rio 

de Janeiro. 

3.2.16 O Anexo B contém informações adicionais sobre transporte de ônibus, incluindo dados 

detalhados tais como preços de passagem, tipo de serviço, e órgãos regulamentares. 

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Serviços de Ônibus - Regulares 

3.2.17 Os serviços de ônibus regulares são abrangentes, cobrindo toda a área de influência do 

TAV incluindo muitos locais menores não servidos pelo TAV. Três classes de serviço são 

oferecidas, com níveis cada vez maiores de conforto e amenidades e preço 

correspondente: 

Convencional, oferece um serviço básico, alguns ônibus com ar condicionado; 

Executivo, com ônibus com ar condicionado, TV, lanche, etc.; e 

Leito, geralmente usados para viagem noturna. 

3.2.18 As principais estações de ônibus que prestam serviços na área do interesse são as 

seguintes; as localizações dos terminais de ônibus podem ser vistas no mapa na Seção 

3.4. 

São Paulo – Estação Tietê: Considerado o segundo maior terminal de ônibus no 

mundo (atrás do Port Authority Bus Terminal na cidade de Nova York), o Tietê 

está localizado ao norte do centro de São Paulo, com uma conexão direta com a 

rede de metrô. De acordo com os focus groups realizados para esse estudo 

(Seção 5.2), ele é considerado moderno e confortável; 

Rio de Janeiro – Estação Novo Rio: Localizada ao norte do centro da cidade, o 

Novo Rio se encontra em um local menos acessível do que o Tietê, sem uma 

conexão direta com o metrô. A condição do Novo Rio tem um padrão menor do 

que o Tietê, de acordo com os focus groups realizados para esse estudo. 

Campinas – Estação de Ônibus de Campinas: A estação de ônibus em 

Campinas está localizada no limite do centro da cidade e é bem servida pelos 

ônibus locais. 

3.2.19 Encontra-se abaixo um resumo das principais características das principais rotas: 

Rio de Janeiro - São Paulo 

A rota Rio de Janeiro - São Paulo é complementada por vários outros serviços 

cujas rotas vão além do Rio de Janeiro - São Paulo, mas que faz paradas nos 

terminais rodoviários Novo Rio e Tietê; 

Todos os ônibus leito operam à noite; e 

Alguns municípios na Região Metropolitana do Rio de Janeiro têm linhas diretas 

com São Paulo, e oferecem um acesso conveniente para essas áreas sem a 

necessidade de viajar até o Terminal Rodoviário Novo Rio no centro do Rio de 

Janeiro. De forma similar, algumas cidades na região de São Paulo têm linhas 

diretas para o Rio de Janeiro, passando pelo Terminal Rodoviário Tietê. 

São Paulo - Campinas 

Esse é o corredor de ônibus com o tráfego mais pesado na área de influência do 

TAV. Duas empresas operam quase todos os serviços entre o Terminal 

Rodoviário de Campinas e São Paulo-Tietê; A Cometa opera 107 saídas a cada 

dia da semana, 93 aos sábados e 95 aos domingos. A Cristalia opera 31 serviços 

a cada dia da semana, 29 aos sábados e 26 aos domingos; 

O preço da passagem regulado é de R$ 19,50 e as duas operadoras cobram 

esse valor, independentemente do horário do dia, ou do dia da semana. O tempo 

de viagem é de 80 minutos na Cometa e de 90 a 105 minutos nos serviços da 

Cristalia; e 

A estação rodoviária em Campinas está localizada no limite do centro da cidade 

e é bem servida pelos ônibus locais. 

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Uma única empresa oferece um serviço direto nessa rota. Contudo, há outras 

linhas que sobrepõem amplamente à essa rota, se estendendo para outras 

cidades da região de Campinas; 

Todos os ônibus leito operam à noite; e 

A rota dessa viagem de ônibus é pela rodovia Dom Pedro I, que reduz o tempo 

de viagem e um possível congestionamento passando por São Paulo. 

Serviços de Ônibus - Fretado 

3.2.20 Os serviços fretados são, em geral, organizados por um grupo de pessoas que mora e/ou 

trabalha em locais similares (ou trabalha para a mesma empresa), em geral, para 

distâncias mais longas e operados por um acordo com a operadora de ônibus fretado. Os 

serviços fretados operam principalmente entre São Paulo e Campinas, São José dos 

Campos e Jundiaí (e suas áreas adjacentes). Os destinos populares em São Paulo são 

as principais áreas comerciais localizadas fora do centro de São Paulo, que são mais 

difíceis de atingir por meio dos serviços de ônibus regulares, tais como Avenida Paulista 

e Faria Lima em São Paulo. 

3.2.21 Os ônibus fretados prestam um serviço direto, mais personalizado e próximo da origem e 

do destino dos passageiros e, dessa forma, reduzem o tempo de acesso e complemento 

de viagem. 

3.2.22 As Seções 3.3 a 3.7 oferecem uma análise adicional de serviços de ônibus em termos de 

tempo de viagem, localizações das estações, preços de passagens, níveis de demanda, 

e futuros projetos rodoviários que podem causar impacto nos serviços de ônibus, 

enquanto o Capítulo 5 contém informações sobre as opiniões dos usuários sobre a 

viagem de ônibus e resultados de pesquisa sobre uso de ônibus. 

Serviços Ferroviários de Passageiros 

3.2.23 As decisões anteriores da política do governo priorizavam a construção de estradas e 

resultaram no fechamento de grandes partes da rede ferroviária brasileira de 

passageiros. Portanto, a viagem de trem de passageiros de longa distância na área de 

influência é muito limitada – os ônibus fornecem o único meio de transporte público para 

viagem interurbana. Enquanto os serviços de metrô e trens metropolitanos operam no 

Rio de Janeiro e São Paulo (discutido na Seção 3.4 - Acesso-Complemento), o único 

serviço ferroviário que pode possivelmente concorrer com o TAV diretamente é o serviço 

da CPTM entre Jundiaí e São Paulo – estação da Luz. 

3.2.24 Esse serviço, ligando as estações Barra Funda e da Luz no centro de São Paulo a 

Jundiaí, é operado pela CPTM e exige uma troca de trem durante a viagem, na estação 

Francisco Morato. O tempo de viagem é de 80 a 85 minutos, com intervalo de 22 minutos 

entre as viagens, por todo o dia. A Figura 3.5 apresenta o padrão de parada do serviço. A 

Seção 3.5 discute os preços das passagens desse serviço. 

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Figura 3.5: Serviço da CPTM entre Jundiaí e a estação da Luz de São Paulo 

3.3 Tempo de Viagem e Desempenho 

3.3.1 A viagem aérea tem o menor tempo de viagem programada (do terminal de embarque ao 

terminal de desembarque) de 55 minutos, porém, somente concorre com o TAV em duas 

rotas: Rio de Janeiro-São Paulo e Rio de Janeiro-Campinas. Contudo, um tempo 

adicional significativo é necessário para viajar de avião, incluindo o check-in, tempo de 

segurança e contingência em caso de atrasos em qualquer um mencionado acima. Isso é 

discutido em maiores detalhes no Capítulo 7 – Premissas. 

3.3.2 A Tabela 3.1 compara os tempos de viagem por avião, carro e ônibus. Para viagens mais 

curtas, os tempos de viagem de carro e ônibus são comparáveis; entretanto, para 

viagens mais longas, o carro se torna mais competitivo em virtude de velocidades mais 

altas, paradas intermediárias e paradas necessárias para o motorista e os passageiros. 

Por exemplo, entre São Paulo e Campinas a diferença de tempo é de apenas 5 minutos 

(80 comparado a 75), enquanto para uma viagem entre Rio de Janeiro e Campinas o 

tempo do ônibus é uma hora maior do que as 6,5 horas que se leva por carro. 

Tabela 3-1: Tempo de viagem dentro do veículo por avião, carro e ônibus, em 

minutos 

Avião 

Ônibus 

Carro 

(portão de embarque 

(terminal de embarque a 

(porta a 

ao portão de 

terminal de 

Origem Destino 

porta) 

desembarque) 

desembarque) 


V. Redonda / B. 

Mansa 

V. Redonda / 

B. Mansa 


105 130 

S. J. Campos 260 300 

São Paulo 55 300 360 

Jundiaí 360 430* 

Campinas 55 390 450 

S. J. Campos 175 230 

São Paulo 240 300 

Jundiaí 266 370* 

Campinas 295 400 

S. J. Campos São Paulo 70 80


São Paulo 

Jundiaí 91 150 


Jundiaí 43 50 


Jundiaí Campinas 30 45 

* Representa a soma do tempo de viagem da origem até São Paulo, São Paulo a Jundiaí e 20 

minutos para conexão. 

3.3.3 Os tempos de viagem relacionados acima representam os tempos programados ou 

―previstos‖, porém, os tempos reais estão sujeitos à variabilidade, dependendo do 

desempenho. O congestionamento pode ter um grande impacto sobre o tempo de 

viagem para viagens de carro ou ônibus, especificamente viagens com início ou término 

no Rio de Janeiro e São Paulo, enquanto os atrasos em virtude de condições climáticas e 

operacionais podem ter um grande impacto sobre as viagens aéreas. 

3.3.4 A respeito das viagens aéreas, os aeroportos de Santos Dumont, Galeão e Guarulhos 

operam bem dentro de sua capacidade operacional, porém, esse não é o caso em 

Congonhas. Esse aeroporto opera freqüentemente além de sua capacidade de manuseio 

de instrumento, significando que os vôos estão freqüentemente sujeitos a atrasos, 

especificamente durante más condições climáticas quando a capacidade de instrumento 

se torna um problema. Mais da metade dos vôos realmente sofre atrasos, e isso é 

verdadeiro também para os aeroportos, onde não se acreditava que a capacidade fosse 

um problema. Em 2007, somente 41% dos vôos de Guarulhos e 43% dos vôos a partir do 

aeroporto de Congonhas saíram na hora marcada. Em 2008, o governo tomou medidas 

para melhorar a confiabilidade dos horários de partida. Os atrasos dos vôos foram 

decompostos em fatores no modelo discutido no Capítulo 6 – Desenvolvimento de 

Modelo e no Capítulo 7 – Premissas. 

3.3.5 Apesar de o carro ser visto freqüentemente como uma forma conveniente de viagem, 

oferecendo o serviço porta a porta sem tempo de acesso/complemento, as viagens por 

carro são impactadas pela condição da rede rodoviária, e podem variar muito em 

condições de congestionamento. Na área de influência, as viagens para São Paulo e Rio 

de Janeiro e próximas aos centros urbanos maiores estão especificamente sujeitas a 

congestionamento. O congestionamento também tem aumentado nos últimos anos em 

virtude no aumento na frota de carros particulares, conforme mencionado na Seção 2.3. 

O congestionamento cria uma grande variabilidade no tempo de viagem, dessa forma 

reduzindo a confiabilidade desse modo, especificamente importante para acessar os 

aeroportos. 

3.3.6 O congestionamento nas rodovias também causa impacto nas viagens de ônibus, 

especificamente nas áreas urbanas em torno de São Paulo e Rio de Janeiro. No Rio de 

Janeiro isso é reduzido de certa forma por uma faixa de ônibus que vai do terminal 

rodoviário Novo Rio por cerca de 20km pela Avenida Brasil até o início da Rodovia Dutra. 

São Paulo tem um amplo sistema de faixas de ônibus, mas essas são para o uso 

exclusivo de ônibus locais. 

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3.4 Acesso e Complemento 

3.4.1 Os tempos de acesso e complemento são normalmente elementos essenciais na 

previsão de demanda de ferrovia de alta velocidade. Convencionalmente, a ferrovia de 

alta velocidade presta um serviço de centro da cidade para centro da cidade, 

concorrendo com o serviço aéreo que liga o limite de duas cidades. A acessibilidade 

dessas estações centrais oferece uma vantagem significativa para os serviços de ferrovia 

de alta velocidade comparados aos aeroportos localizados na periferia que 

freqüentemente tem acesso limitado de transporte público. Apesar de as viagens de 

ônibus de longa distância geralmente também iniciarem em locais acessíveis no centro 

da cidade, elas perdem com os tempos de viagem gerais muito mais longos. O tempo de 

acesso e complemento é predominantemente uma diferença chave entre os serviços 

ferroviários e aéreos. 

3.4.2 Portanto, o serviço ferroviário de alta velocidade tradicionalmente tem o benefício de 

tempo significativo de acesso e complemento, especificamente para viagens comerciais 

dirigidas ao centro da cidade. Os usuários de linhas aéreas geralmente devem viajar para 

o limite da cidade para acessar o aeroporto em sua origem, e, então, viajam de volta ao 

centro da cidade na chegada ao destino, enquanto os usuários de ferrovia podem 

acessar facilmente o terminal central. Normalmente, para vôos de curta distância, esse 

tempo de acesso e complemento pode representar uma proporção significativa do tempo 

de viagem geral. 

3.4.3 Contudo, a situação no Rio de Janeiro e em São Paulo é única, em virtude da localização 

dos aeroportos. Se os aeroportos internacionais do Galeão e Guarulhos fossem os 

únicos aeroportos disponíveis, o argumento acima seria verdadeiro, e o TAV manteria a 

vantagem tradicional na acessibilidade. Entretanto, conforme apresentado na Figura 3.6 

e na Figura 3.7, a localização do Aeroporto de Congonhas em São Paulo, e, 

especificamente, do Aeroporto Santos Dumont no Rio de Janeiro concorre 

favoravelmente com o TAV em termos de localização. 

Figura 3.6: Localização do Aeroporto Santos Dumont e Terminal Rodoviário Novo 

Rio em relação ao Área Comercial Central e estação obrigatória do TAV no Rio de 

Janeiro 

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Figura 3.7: Localização dos Aeroportos de Congonhas e Guarulhos, terminal 

rodoviário e principais centros comerciais em São Paulo 

3.4.4 No Rio de Janeiro, é possível caminhar para o aeroporto Santos Dumont a partir do 

centro da cidade, enquanto uma corrida de táxi levaria 5 a 15 minutos, dependendo das 

condições do tráfego. O tempo de acesso para o TAV em Barão de Mauá provavelmente 

será maior do que para o aeroporto, mas similar à estação rodoviária Novo Rio. Em São 

Paulo, o aeroporto de Congonhas fica há aproximadamente 11km (15 a 45 minutos de 

táxi) do centro da cidade tradicional, comparado à estação Campo de Marte mais central 

para o TAV. Contudo, há pouca diferença no tempo de acesso à área comercial da 

Avenida Paulista, enquanto a área comercial da Faria Lima é realmente mais próximo de 

Congonhas. 

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3.4.5 Portanto, os aeroportos, as estações do TAV e rodoviárias exigirão, todas, tempos 

similares para acessar os principais destinos em suas respectivas cidades. Nenhum dos 

modos terá uma vantagem significativa para esse componente de tempo de viagem, 

então, para o TAV, o tempo de acesso não é tão pertinente quanto habitualmente. 

Contudo, esses tempos de conexão ainda são um elemento do tempo de viagem total, e, 

dessa forma, foram incorporados ao modelo de previsão de demanda. A origem ou os 

destinos finais são as zonas metropolitanas mais eminentes (PDTU para o Rio de Janeiro 

e PITU para São Paulo). Os tempos de acesso a partir de cada zona de tráfego para 

cada estação/aeroporto são apresentados no Anexo C, mas a seção a seguir fornece 

mais detalhes sobre as opções de acesso disponíveis aos usuários aos terminais de 

transporte. A Tabela 3-2 e a Tabela 3-3 apresentam os tempos de acesso para os 

terminais no Rio de Janeiro e em São Paulo. 

Tabela 3-2: Tempos de acesso no Rio de Janeiro 

Santos 

Dumont 


Avião Ônibus TAV 

Galeão Novo Rio 

Barão de 

Mauá 

Distância do centro 2km 20km 3km 3km 

Tempo de viagem indicativo por 

carro/táxi do centro 

Outros modos de acesso 

disponíveis 

7-15 min 15-45 min 10-20 min 10-20 min 

Ônibus 

Caminhada 

Ônibus Ônibus 

Trem* 

Ônibus 

* Dentro de uma distância de caminhada razoável, porém, a baldeação não é conveniente 

Tabela 3-3: Tempos de acesso em São Paulo 

Avião Ônibus TAV 

Congonhas Guarulhos Tietê 

Campo de 

Marte 

Distância do centro 11km 27km 3km 4km 

Tempo de viagem indicativo por 

carro/táxi do centro 

Outros modos de acesso 

disponíveis 

15-45 min 30-60 min 10-20 min 10-30 min 

Metrô (via 

integração de 

ônibus) 

Ônibus 

Ônibus 

Metrô 

Ônibus 

Ônibus 

Metrô* 

* Dentro de uma distância de caminhada razoável, porém, a baldeação não é conveniente 

3.4.6 Esses tempos são indicativos, com os tempos reais usados no modelo calculado a partir 

de cada zona separada. O terminal com a localização ideal para os negócios no centro 

da cidade é o aeroporto Santos Dumont, com as estações rodoviária e do TAV 

normalmente há cerca de 10 minutos de distância. 

3.4.7 Para usuários em trânsito, há os sistemas de trem metropolitano, metrô e ônibus, no Rio 

de Janeiro e em São Paulo. O sistema ferroviário e o sistema metroviário não servem 

atualmente nenhum dos aeroportos de forma direta, então, o ônibus é a única opção de 

trânsito direto para os passageiros aéreos. Contudo, o Aeroporto de Congonhas pode ser 

acessado a partir do metrô por uma linha de ônibus para a estação São Judas. O acesso 

será aprimorado para os dois aeroportos de São Paulo no futuro com uma conexão de 

light rail para Congonhas e uma nova conexão ferroviária para o aeroporto de Guarulhos, 

ambas descritas na Seção 3.7. Enquanto a estação rodoviária Novo Rio no Rio de 

Janeiro está um pouco distante de uma estação de metrô, a estação Tietê em São Paulo 

está bem localizada ao lado de uma estação do metrô.


3.4.8 As estações do TAV estarão localizadas próximas à rede do metrô no Rio de Janeiro e 

em São Paulo, apesar de que, dependendo do traçado exato, ainda será determinado se 

uma conexão direta com o metrô existirá em qualquer estação. A estação de metrô mais 

próxima em São Paulo será a Portuguesa-Tietê, e a estação no Rio de Janeiro ficará 

entre as estações São Cristovão e Estácio. 

3.4.9 Há um serviço de trem metropolitano no Rio de Janeiro (―SuperVia‖) que opera em 

grande parte do norte da área metropolitana. A rede com 81 estações e 7 linhas é usada 

por aproximadamente 300.000 passageiros por dia. Ela tem o foco no centro da cidade 

do Rio de Janeiro com a principal estação na Central, também oferecendo conexões 

diretas com o sistema do metrô. O sistema de metrô da cidade começou a operar há 30 

anos, e, desde então, foi expandido para um sistema de 2 linhas com 42km e 33 

estações, transportando cerca de 600.000 passageiros por dia. A Figura 3.8 apresenta 

um diagrama dos sistemas do metrô e da SuperVia no Rio de Janeiro, com a rota 

indicativa do TAV sobreposta. A SuperVia pode ser conectada à estação Barão de Mauá 

do TAV usando a rede existente, enquanto o Metrô precisará construir uma nova linha 

para conectar a Barão de Mauá à rede do Metrô. 

Figura 3.8: Rede Ferroviária Urbana do Rio de Janeiro, com rota indicativa do TAV 

3.4.10 A rede de trens metropolitanos em São Paulo (CPTM) é uma rede de 262km e 6 linhas, 

cobrindo a área metropolitana mais extensa, bem como Jundiaí. Aproximadamente 1,9 

milhões de passageiros usam o sistema diariamente, que tem o foco em diversas 

estações centrais, incluindo a Barra Funda e a Luz. Os usuários que usam o trem 

metropolitano para acessar o terminal do TAV precisarão fazer a transferência para uma 

linha do metrô para acessar a estação Tietê. 

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3.4.11 O sistema do metrô em São Paulo, que tem quatro linhas, totalizando 61km de trilhos, 

opera junto com os trens metropolitanos da CPTM. A Figura 3.9 tem um diagrama do 

sistema ferroviário local, com a linha indicativa do TAV sobreposta. Essa figura também 

inclui o serviço de trem metropolitano Jundiaí – São Paulo discutido no parágrafo 3.2.23. 

O sistema é usado por 3,3 milhões de passageiros diariamente e espera-se que aumente 

de forma significativa com uma maior integração da rede ferroviária da CPTM. Uma 

quinta linha de metrô que vai para oeste, saindo da estação da Luz, está prevista para 

ser aberta em 2010. Combinada com o número de passageiros da rede da CPTM total, 

espera-se que atinja 7 milhões de passageiros por dia até 2014. 

Figura 3.9: Rede Ferroviária Urbana de São Paulo, com rota indicativa do TAV 

3.4.12 Apesar de os Aeroportos Santos Dumont e Congonhas estarem localizados 

centralmente, o acesso rodoviário ainda pode ser difícil considerando os altos níveis de 

congestionamento, especificamente nas horas de pico, com uma grande variabilidade no 

tempo de acesso por ônibus, carro ou táxi, apesar de isso depender do horário do dia e 

da direção da viagem. 

3.4.13 A respeito do acesso rodoviário aos aeroportos, em São Paulo, os passageiros que 

chegam nos vôos no Aeroporto de Congonhas de manhã ou partem a noite vivenciarão 

mais atrasos, já que essas viagens são realizadas em vias na superficiais (não há via 

expressa direta ligando a Congonhas), e a direção de viagem corresponde ao fluxo do 

horário de pico de tráfego entre as áreas comerciais centrais. As velocidades nessas ruas 

têm, em média, menos do que 20km/h durante o horário de pico. O Aeroporto de 

Guarulhos tem acesso direto por via expressa com início a aproximadamente 3km do 

centro pelas Rodovias Dutra, Ayrton Senna, e Helio Smidt, e essa experiência atrasa em 

ambas as direções de manhã e de tarde. 

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3.4.14 No Rio de Janeiro, as vias de acesso para o Santos Dumont a partir do centro da cidade 

são vias em superfície, e podem estar congestionadas, porém, como a distância é muito 

curta (cerca de 2km) isso não terá um impacto significativo no tempo de viagem. O 

acesso a partir do norte é por meio de uma via expressa elevada, que, em geral, é 

congestionada, enquanto, a partir do sul, a via expressa a beira-mar é menos 

congestionada e utiliza o fluxo periódico nas manhãs para melhorar o fluxo do tráfego e 

aliviar o congestionamento. No Galeão, assim como em Congonhas, os passageiros que 

chegarem nos vôos de manhã e partirem à tarde estarão sujeitos a maiores atrasos em 

virtude de viajarem com o fluxo de tráfego do horário de pico a partir do centro da cidade. 

Há acesso de via expressa direto para o centro da cidade a partir do Galeão. 

3.5 Preços de Passagem e Custos de Viagem 

3.5.1 Exceto o tempo, a principal consideração na escolha do modo é o custo monetário da 

viagem. Para os modos por avião e ônibus, uma variedade de preços de passagens é 

disponibilizada dentro de um mercado regulado para maximizar a lucratividade. Para 

usuários de carro, o custo monetário da viagem observado inclui pedágios e combustível 

como despesas diversas, bem como outros custos variáveis que não são facilmente 

percebidos tais como custos de manutenção, óleo e consumo de pneu. A seção a seguir 

analisa o custo de viagem por avião, carro particular e ônibus na área de influência. 

Preços de Passagens Aéreas 

3.5.2 As Tabelas 3.4 e 3.5 apresentam uma análise dos preços das passagens praticados em 

2 de março de 2009. Os preços de passagens em dias de semana e fins de semana 

foram pesquisados um dia e uma semana de antecedência. A pesquisa foi limitada à 

TAM e GOL em virtude de elas operarem mais do que 85% dos vôos e oferecerem uma 

comparação útil, enquanto a Oceanair opera um serviço limitado. Os preços das 

passagens foram considerados com preço em uma base só de ida (ou seja, sem 

desconto para a passagem da volta) e inclui a taxa de embarque de R$ 15,42 no Santos 

Dumont e R$ 19,62 em Congonhas. 

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Tabela 3-4: Preços de Passagens por dia da semana e horário de vôo, do Rio de 

Janeiro para São Paulo 

Primeiro 

Vôo 

Dia de semana (3/Mar/09) 

Último 

Vôo 

GOL TAM 

Nenhum 

Vôo 

Preço da 

Passagem 

em R$ 


Primeiro 

Vôo 

Último 

Vôo 

Nenhum 

Vôo 

Preço da 

Passagem 

em R$ 

Início da 

Manhã 0510 n/a 1 174,42 0615 0645 2 214,92 

Horário de 

Pico da Manhã 0610 1010 9 394,42 0715 0915 5 474,92 

Meio dia 1040 1610 12 174,42 0945 1615 14 214,92 

Horário de 

Pico da Tarde 1640 2110 10 394,42 1645 2115 10 474,92 

Sábado (7/Mar/09) 

Início da 

Manhã nenhum 0645 n/a 1 214,92 

Horário de 

Pico da Manhã 0640 1010 8 364,42 0715 0915 5 434,92 

Meio dia 1040 1540 6 174,42 0945 1545 10 214,92 

Horário de 

Pico da Tarde 1710 2010 2 364,42 1715 2015 3 434,92 

Domingo (8/Mar/09) 

Início da 

Manhã nenhum nenhum 

Horário de 

Pico da Manhã 0810 0940 3 364,42 0715 0845 2 434,92 

Meio dia 1040 1410 6 174,42 1015 1615 9 214,92 

Horário de 

Pico da Tarde 1510 2040 12 364,42 1645 2115 10 434,92 

Noite 2110 2110 1 460,42 nenhum 

Fonte – Websites das linhas aéreas, março de 2009. 

Tabela 3-5: Preços de Passagens por dia da semana e horário de vôo, de São 

Paulo para o Rio de Janeiro 

Primeiro 

Vôo 

Dia de semana (3/Mar/09) 

Último 

Vôo 

GOL TAM 

Nenhum 

Vôo 

Preço da 

Passagem 

em R$ 

Primeiro 

Vôo 

Último 

Vôo 

Nenhum 

Vôo 

Preço da 

Passagem 

em R$ 

Início da 

Manhã 0610 0640 2 178,62 0610 0630 2 219,12 

Horário de 

Pico da Manhã 0710 0940 6 398,62 0700 0930 6 479,12 

Meio dia 1010 1530 12 178,62 1000 1630 14 219,12 

Horário de 

Pico da Tarde 1605 2150 12 398,62 1700 2200 9 479,12 

Sábado (7/Mar/09)


Primeiro 

Vôo 

Último 

Vôo 

GOL TAM 

Nenhum 

Vôo 

Preço da 

Passagem 

em R$ 


Primeiro 

Vôo 

Último 

Vôo 

Nenhum 

Vôo 

Preço da 

Passagem 

em R$ 

Início da 

Manhã 0630 n/a 1 219,12 

Horário de 

Pico da Manhã 0710 1140 9 368,62 0700 0930 6 439,12 

Meio dia 1210 1530 5 178,62 1000 1600 8 219,12 

Horário de 

Pico da Tarde 1710 2010 3 368,62 1730 2100 3 439,12 

Noite 2150 n/a 1 178,62 

Domingo (8-Mar-09) 

Início da 

Manhã nenhum nenhum 

Horário de 

Pico da Manhã nenhum 0730 0900 2 439,12 

Meio dia 1010 1510 8 178,62 1030 1630 11 219,12 

Horário de 

Pico da Tarde 1530 2150 13 368,62 1700 2200 9 439,12 

Fonte – Websites das linhas aéreas, março de 2009. 

3.5.3 As seguintes observações poderão ser feitas: 

A TAM e a GOL operam uma estrutura de preço de passagem consistente, com 

preços mais baixos disponíveis no início da manhã e ao meio dia, com preços 

mais altos durante os horários de pico da manhã e da tarde. Freqüentemente, os 

preços de horário de pico da tarde continuam os mesmos até o final do dia. 

Preços de passagens no valor de R$ 710 foram encontrados para viagens no 

mesmo dia nos horários de pico. 

A TAM e a GOL operam vôos a cada meia hora por todo o dia, apesar de os 

vôos partirem com diferença de 5 minutos entre elas, de forma que não 

proporcionam um intervalo consistente de 15 minutos. 

Os preços das passagens da GOL são, em geral, mais baixos do que os da TAM 

(por exemplo, R$ 178 comparado a R$ 219 para horário fora de pico, R$ 398 

comparado a R$ 479 para horário de pico); contudo, os preços das passagens 

fora do horário de pico parecem estar disponíveis em mais vôos na TAM, 

tornando a diferença geral menos pronunciada. A GOL se apresenta como uma 

linha aérea de custo baixo com um nível de serviço mais básico, enquanto a TAM 

é considerada uma linha aérea de serviço completo. 

3.5.4 Foram encontradas apenas pequenas variações para passagens com antecedência de 

uma semana ou um mês para todos os tipos de preços. Os níveis de preço de passagem 

cobrados foram os mesmos, mas os preços de passagem mais baixos estavam 

disponíveis em mais vôos na seqüência dos horários de pico. 

3.5.5 As normas a respeito da flexibilidade das passagens a alterações e cancelamentos 

variam por operadora: 

A GOL tem as políticas mais flexíveis. Alterações podem ser feitas gratuitamente 

(pagando somente a diferença do preço da passagem) para alterações até 24 

horas – alterações feitas após esses horários estão sujeitas a encargos de cerca 

de R$ 50. Isso se aplicou às passagens de horário de pico e fora do horário de 

pico que foram testadas.


A TAM é mais restritiva, cobrando o valor mais baixo entre R$ 100 ou 60% do 

custo da passagem para preços de passagem em horário de pico, e R$ 30 ou 5% 

para os preços de passagem mais caros. Somente na classe de preço mais alta 

(custando acima de R$ 600) as alterações podem ser feitas gratuitamente. 

3.5.6 Conforme discutido na Seção 3.4 – Acesso e Complemento, os preços dos táxis podem 

representar uma parte significativa da despesa de viagem ao viajar de avião. A Tabela 

3-6 apresenta os preços representativos de táxi em 2009, variando de apenas R$ 9 para 

atingir o Santos Dumont a partir do centro da cidade do Rio de Janeiro, até mais de 

R$ 100 para chegar ao Aeroporto de Guarulhos a partir da área comercial da Avenida 

Paulista em São Paulo. As percepções dos preços de táxi também são discutidas na 

Seção 5.2 – Focus Groups. 

Tabela 3-6: Preços representativos de táxi para aeroportos no Rio de Janeiro e em 

São Paulo 


São Paulo 


Centro do RJ 

Copacabana 

Barra da Tijuca 

Centro de PD 

(Tradicional) 

Área Comercial 

da Faria Lima 

Área Comercial 

da Av. Paulista 


Distância 

(km) 

R$ 

Galeão 20 30 

St. Dumont 2-3 9 

Galeão 25 40 

St. Dumont 10 30 

Galeão 36 55 

St. Dumont 29 50 

Congonhas 12 30 

Guarulhos 27 75 





Viagem de carro 

Os pedágios e o combustível representam um custo significativo para a viagem interurbana 

interurbana na área de interesse. A maior parte das rodovias de longa distância no 

e todas as rodovias interurbanas na área de interesse, foram concedidas para 

privadas que cobram pedágio. A


3.5.7 Tabela 3-7 resume o custo desses pedágios, juntamente com o custo da gasolina, 

usando R$ 2,46 como preço de orientação, e supondo um consumo de 10 km por litro. 

Uma parcela de carros no Brasil também usa álcool, que é assumido a R$ 1,57 por litro, 

com um consumo de 7 km por litro. Outros custos, tais como manutenção, custos com 

pneus, óleo lubrificante, e outros relacionados ao uso do carro, não foram incluídos no 

modelo de escolha de modo em virtude desses custos variáveis não terem sido 

determinados como sendo um fator significativo na escolha do modo. Contudo, os custos 

operacionais dos veículos foram incluídos no Volume 3 – Avaliação Econômica. 

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Tabela 3-7: Pedágios e custos de combustível na área de influência 

Rota 


Custo do 

Combustível 

(R$ - gasolina) 

Distância 

(km) 

Pedágio 

(R$) 

Total 

do 

custo 

da 

viagem 

(R$) 

Rio de Janeiro São Paulo 105,53 429 30,60 136,13 

Rio de Janeiro Volta Redonda 28,29 115 8,50 36,79 

Rio de Janeiro São José dos Campos 81,67 332 25,50 107,17 

Rio de Janeiro Campinas 129,89 528 37,80 167,69 

Volta Redonda São José dos Campos 53,38 217 17,00 70,38 

Volta Redonda São Paulo 77,24 314 24,90 102,14 

Volta Redonda Campinas 101,60 413 29,30 130,90 

São José dos Campos São Paulo 23,86 97 7,90 31,76 

São José dos Campos Campinas 48,22 196 12,30 60,52 

São Paulo Campinas 24,35 99 11,80 36,15 

Preços de Passagens de Ônibus 

3.5.8 Os preços de passagens de ônibus são regulados, com os preços máximos impostos 

pelo governo para cada rota, com base em uma tarifa por quilômetro. A tabela a seguir 

apresenta os preços cobrados recentemente em cada rota. À parte das promoções 

especiais ocasionais, os preços não variam significativamente com base no horário do 

dia, dia da semana, ou compra antecipada. Os preços das passagens de ônibus são 

apresentados no Anexo B, e eles variam de R$ 0,14/km a R$ 0,22/km. 

Tabela 3-8: Preços de Passagens das principais rotas São Paulo – Campinas – Rio 

de Janeiro 

Rota 

Preço real 

cobrado 

(R$ - 2009) 

São Paulo – Campinas (todas) 19,50 

Rio de Janeiro - Campinas 

São Paulo - Rio de Janeiro 

Convencional 74 

Executiva 96 

Leito 125 

Convencional 63,50 

Executiva 78 

Leito 99 a 102


Preços de Passagens de Trem: Jundiaí – São Paulo 

3.5.9 O preço das passagens de trem no serviço da CPTM entre Jundiaí e São Paulo é de 

R$ 2,55, que é um preço fixo para todo o sistema da CPTM. Muitos usuários desfrutam 

de um programa do governo no qual os usuários sacrificam uma porcentagem de seu 

salário para pagar sua viagem para o trabalho [Vale Transporte]. Contudo, somente a 

opção de transporte mais barata é coberta por esse programa, que, de Jundiaí a São 

Paulo, é o serviço da CPTM (os preços das passagens de ônibus têm média de cerca de 

R$ 9,50). 

3.5.10 Espera-se que o preço das passagens e o nível de serviço para o TAV seja 

significativamente diferente (cerca de R$ 25 e tempo de viagem de 14 minutos) então, é 

improvável que esse serviço concorra com o TAV. Um fator adicional é a estação local – 

se, conforme previsto, a estação obrigatória do TAV estiver localizada nos arredores de 

Jundiaí, ela não concorrerá em termos de localização com a estação da CPTM próxima 

ao centro de Jundiaí. 

3.6 Níveis de Demanda 

3.6.1 A seção anterior discute as opções que estão disponíveis para os usuários no corredor 

do estudo. Esta seção examina a demanda que realmente usa cada modo, e as 

tendências históricas que foram observadas para cada um dos modos interurbanos que 

estão disponíveis. 

Avião 

3.6.2 O serviço de ―ponte aérea‖ de alta freqüência entre Congonhas e Santos Dumont 

transportou 67% do total de passageiros entre essas cidades em 2007, conforme 

observado na Tabela 3.9. Contudo, esses números incluem passageiros fazendo 

conexão para outros serviços nacionais e internacionais, que mais provavelmente usam o 

Galeão e/ou Guarulhos. Se examinarmos apenas os passageiros ponto a ponto Rio de 

Janeiro – São Paulo, espera-se que a ponte aérea obtenha uma parcela ainda maior do 

mercado. 

Tabela 3-9: Volumes de Passageiros Aéreos entre o Rio de Janeiro e São Paulo, 

em 2007 

Rota Passageiros / ano % de participação 

Congonhas – Santos Dumont 2.961.125 67,09% 

Congonhas – Galeão 603.486 13,67% 

Guarulhos – Galeão 810.298 18,36% 

Guarulhos – Santos Dumont 38.889 0,88% 

Total 4.413.798 100,00% 

Fonte: ANAC 2007 

3.6.3 A Figura 3.10 apresenta e evolução histórica do número de passageiros entre os 

aeroportos de São Paulo e Rio de Janeiro, entre 2000 e 2007. A crise econômica de 

2002 e a operação de ―Code Share‖ entre a Varig e a TAM em 2003 reduziram a 

freqüência de vôos e parece ter resultado em uma leve redução na demanda. A redução 

de 2007 é atribuída parcialmente à interrupção causada por um acidente em Congonhas 

em julho daquele ano. Isso também reduziu a participação de mercado do serviço de 

―ponte aérea‖ — na maioria dos anos é superior a 67%. 

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Figura 3.10: Volume de Passageiros Anuais entre Rio de Janeiro e São Paulo 

Fonte: ANAC 

3.6.4 Os vôos do Aeroporto Galeão também servem o Aeroporto de Viracopos próximo a 

Campinas, com cerca de 250.000 passageiros por ano. Até 2004, esses vôos serviam o 

aeroporto Santos Dumont, mas foram trocados para dar prioridade ao serviço de ponte 

aérea. Isso não causou um impacto significativo na demanda por vôos. 

3.6.5 A sazonalidade de vôos entre o Rio de Janeiro e São Paulo é relativamente estável. O 

mês de pico é maio, com 6% acima da média, enquanto o mês de baixa é fevereiro, com 

11% abaixo da média, refletindo a demanda menor por viagens executivas durante o 

período do feriado de Carnaval. Dezembro também fica 4% abaixo da média. 

3.6.6 A Tabela 3.10 resume a freqüência média de vôos em cada direção entre os aeroportos 

no Rio de Janeiro e em São Paulo que operaram em 2008, conforme fornecido pela 

ANAC, a agência de aviação civil brasileira. 76% dos vôos operaram na ―ponte aérea‖ 

entre Congonhas e Santos Dumont; observe que os 77 vôos por dia na ―ponte aérea‖ é 

uma média durante 2008 e inclui os vôos da Oceanair não incluídos na análise de preços 

de passagens na Seção 3.5. 

Tabela 3-10: Freqüência de vôos de dia de semana em cada direção Rio de Janeiro 

– São Paulo 

Aeroportos de São 

Paulo 

Fonte: ANAC / 2008 


Aeroportos do Rio de Janeiro 

Santos Dumont Galeão 


Guarulhos 0 6-7 

Viracopos 0 7


Níveis de Demanda - Carro 

3.6.7 A Figura 3.11 apresenta os locais das principais rodovias com pedágio que ligam São 

Paulo, Rio de Janeiro e Campinas, com o volume de AADT (média anual de tráfego 

diário) de todos os veículos, para ambos os sentidos, onde os dados estavam 

disponíveis. Os fluxos aumentam consideravelmente próximos a São Paulo, a partir do 

Rio de Janeiro e de Campinas; de Campinas, mais de 130.000 veículos passam pela 

―screenline‖ [linha de corte da área de estudo] consistindo das praças de pedágio nas 

rodovias Anhanguera e Bandeirantes, enquanto que, a partir do Rio de Janeiro, quase 

120.000 passam pelas praças de pedágio da Dutra e da Ayrton Senna/Carvalho Pinto em 

ambas as direções. 

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Figura 3.11: AADT de todos os veículos em ambas as direções em praças de pedágio. 

[A Classificação das rodovias se refere à qualidade da superfície da pavimentação, sinalização e geometria da rodovia] 

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3.6.8 A Figura 3.12 destaca o volume diário de tráfego na rede rodoviária no Estado de São 

Paulo em 2000. Os volumes entre Campinas e São Paulo são consistentemente 

pesados, enquanto o tráfego para São José dos Campos também é muito alto, antes de 

diminuir regularmente em direção a Volta Redonda e Rio de Janeiro. 

Figura 3.12: Volume de tráfego no Estado de São Paulo - 2000 (todos os veículos) 

Fonte: PDDT Live 2000/2020 

3.6.9 Os dados de AADT mostram que os volumes de tráfego aumentaram em todas as 

rodovias nos últimos anos, com exceção da Ayrton Senna/Carvalho Pinto entre São 

Paulo e São José dos Campos, em virtude das restrições impostas aos tipos de veículos, 

e uma mudança na estrutura de pedágio, que causaram uma mudança para a Rodovia 

Dutra. 

3.6.10 A Figura 3.13 apresenta uma visão geral do tráfego histórico no corredor do estudo para 

comparar as tendências de tráfego, observadas a partir dos dados de cobrança de 

pedágio. A Rodovia Presidente Dutra (Praça de Paratei) foi usada para o tráfego do Rio 

de Janeiro para São Paulo, as rodovias Bandeirantes e Anhanguera (nas praças de 

Itupeva e Valinhos Norte) foram usadas para o tráfego de São Paulo-Campinas e a 

Rodovia Dom Pedro I foi usada para o tráfego de São José dos Campos para Campinas 

(no ponto do km 56). Esta última rota é usada para viagens entre o Rio de Janeiro e 

Campinas. 

3.6.11 Deve ser observado que dados precisos usados para expandir as pesquisas para 

determinar as matrizes de origem e destino finais foram obtidos conforme descrito em 

mais detalhes no Capítulo 6 – Desenvolvimento de Modelo. 

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Figura 3.13: Visão geral de viagem histórica no corredor do estudo 

Fonte: Números do Consórcio com base em dados da ANTT e DERSA 

3.6.12 O crescimento do tráfego tem sido muito rápido entre São Paulo e Campinas, com um 

crescimento de mais de 10% ao ano entre 1999 e 2007. Esse também tem sido o 

corredor de maior tráfego, e reflete a integração contínua de cidades (incluindo Jundiaí) à 

―megalópole‖. Ao contrário, o crescimento tem sido fixo na rota entre São José dos 

Campos e Campinas. A leste de São José dos Campos, o crescimento do tráfego na 

Rodovia Dutra entre Rio de Janeiro e São Paulo tem sido, em média, de 

aproximadamente 5% ao ano. 

3.6.13 Esta seção resume as condições das rodovias, conforme elas se aplicam a todos os 

veículos. As informações sobre as opiniões dos usuários das rodovias e os resultados 

das pesquisas de origem-destino estão contidas no Capítulo 5 - Pesquisas. A seção a 

seguir contém uma análise de um segmento específico do usuário de rodovias que 

concorrerá com o TAV, ônibus regulares e fretados. 

Níveis de demanda - ônibus 

3.6.14 A demanda nas conexões primárias por ônibus entre Rio de Janeiro - São Paulo - 

Campinas é apresentada na Figura 3.14. 

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Figura 3.14: Passageiros por Ônibus, por Ano 

Fonte: Operadoras de ônibus e administrações de terminal rodoviário. 

3.6.15 Conforme é observado em muitos locais ao redor do mundo, o número de passageiros 

de ônibus é estático ou está caindo. Conforme as sociedades se tornam mais afluentes, 

a frota de carros particulares aumenta, e a mudança de modo ocorre do ônibus para o 

carro. Isso é especificamente comum para viagem interurbana quando os benefícios da 

viagem de ônibus que podem ser aparentes na viagem urbana (por exemplo, medidas de 

prioridade de ônibus, rede de transporte público integrado) são menos óbvios. 

Resumo 

3.6.16 Um resumo do crescimento histórico dos 3 principais modos no corredor do estudo é 

apresentado na Figura 3.15. Foi atribuída uma nova base ao número de viagens 

fornecendo aos números em 2000 um valor de 1,00. Quando houve diversos movimentos 

de viagem diferentes, eles foram agregados usando as durações das viagens. 

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Figura 3.15: Resumo do número histórico de crescimento de viagens por avião, 

carro e ônibus 

3.6.17 A maior parte do tráfego rodoviário cresceu rapidamente durante os últimos 8 anos, e, 

conforme mencionado acima, esse crescimento tem sido especificamente forte no 

corredor São Paulo-Campinas. Ao contrário, o número de passageiros de ônibus está 

caindo, refletindo a frota de carros particulares cada vez maior em virtude do aumento da 

renda doméstica. Talvez de forma surpreendente, o crescimento dos passageiros aéreos 

tem sido muito menor do que o crescimento observado nas principais rodovias no 

corredor. Entre 2000 e 2007, ele foi de em média apenas em torno de 1% ao ano, e, na 

verdade, atingiu o pico em 2006, apesar de a redução em 2007 ter sido afetada pela 

capacidade reduzida em Congonhas em virtude de um acidente e da repavimentação 

necessária das pistas para melhorar a drenagem. Essa taxa de crescimento lenta sugere 

que os problemas de capacidade em Congonhas estão realmente causando uma 

restrição no crescimento. 

3.7 Planos Futuros 

Aéreo 

Serviço de Aeroporto para Guarulhos 

3.7.1 O Trem da Cidade de Guarulhos e o Expresso Aeroporto são dois projetos sobrepostos 

com o objetivo de ligar as cidades de São Paulo e Guarulhos. O primeiro, um projeto 

social com preços de passagem regulados, visa propiciar um sistema de transporte de 

alta capacidade entre a estação Barra Funda em São Paulo e a cidade de Guarulhos. O 

segundo projeto oferece um nível de serviço mais alto, com preços de passagem não 

regulados servindo o Aeroporto de Guarulhos. Ambos os projetos são apresentados na 

Figura 3.16. 

3.7.2 Espera-se que o Trem da Cidade de Guarulhos cubra a rota de 19 km em 15 minutos, 

com um intervalo entre trens de 12 minutos. 

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3.7.3 O Expresso Aeroporto ligará a área central de São Paulo diretamente a Guarulhos, sem 

paradas intermediárias. Espera-se que a rota de 31 km leve 20 minutos para ser 

percorrida. A redução na duração da viagem tornará o Aeroporto de Guarulhos uma 

alternativa mais viável para Congonhas. 

Figura 3.16 Trens propostos para a cidade de Guarulhos e Expresso do Aeroporto 

de Guarulhos 

3.7.4 Esse projeto está atualmente em processo de licitação e a demanda de São Paulo para o 

aeroporto de Guarulhos não foi considerada nesse projeto. 

Ligação por VLT da estação São Judas ao aeroporto de Congonhas 

3.7.5 O sistema VLT ligará a estação do metrô São Judas à Linha 9-Esmeralda da CPTM, 

passando por Congonhas e atravessando a Linha 5 do Metrô, conforme observado na 

figura abaixo. O primeiro trecho, entre São Judas e Congonhas, é planejado para 

operação em teste em 2010. Ainda não foi determinado se o sistema light rail irá trafegar 

em via própria ou preferencial, ou em tráfego misto e sujeito a congestionamento. 

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Figura 3.17: Layout do VLT no Aeroporto de Congonhas 

Futuros Projetos Rodoviários – Impactos em Carros e Ônibus 

Arco Rodoviário 

3.7.6 O ―Arco Rodoviário‖ do Rio de Janeiro (figura 3.18) operará como uma conexão cruzada 

entre as diversas rodovias radiais que entram na cidade do Rio de Janeiro. Espera-se 

que o Arco Rodoviário reduza o volume de tráfego e o congestionamento nas rotas no 

Rio de Janeiro. Isso pode ter um impacto sobre o TAV pela redução dos tempos de 

viagem dos modos concorrentes de ônibus e carro particular, apesar de a demanda 

induzida poder reduzir esses benefícios com o decorrer do tempo. A construção está 

atualmente em andamento e estima-se atualmente sua conclusão em 2012. 

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Figura 3.18: Arco Metropolitano 

Ampliação da Rodovia Dutra 

3.7.7 O contrato de concessão da Rodovia Presidente Dutra prevê a construção de uma nova 

pista da Serra das Araras, conforme apresentado na Figura 3.4. Essa seção 

permanecerá com 2 pistas em cada direção, mas será recapeada para melhorar a 

capacidade e a segurança. Espera-se ter um impacto mínimo no tempo de viagem total. 

Rodoanel Mário Covas em torno de São Paulo 

3.7.8 Na região metropolitana de São Paulo, o principal projeto rodoviário de interesse é o 

Rodoanel Mario Covas (figura 3.19), que, no final, circulará a região metropolitana em 

uma distância de 20 a 40 km a partir do centro de São Paulo. Sua extensão total será de 

170 km, ligando os principais corredores para acessar a cidade e oferecendo uma via 

secundária para os veículos que atravessam São Paulo. Na figura abaixo, a seção oeste 

(em amarelo) foi concluída, enquanto se espera que a seção sul (em azul escuro), que 

está em construção, seja concluída até o final de 2009 ou 2010. Espera-se que a 

construção da seção norte (em vermelho) seja iniciada em 2010, enquanto a seção leste 

ainda está em estágio de planejamento. 

3.7.9 O impacto do Rodoanel no TAV é a redução do congestionamento no acesso à cidade de 

São Paulo, diminuindo o congestionamento e os tempos de viagem para carros e ônibus. 

Esse projeto também tornará a viagem rodoviária mais atraente para áreas ao redor da 

periferia da região. O maior impacto de ambas as rodovias será a viagem induzida em 

uma rede já muito congestionada. Adicionalmente, a capacidade urbana terá um impacto 

mínimo nos níveis de congestionamento em virtude da frota de carros particulares cada 

vez maior. 

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Figura 3.19: Rodoanel 

3.7.10 O impacto do congestionamento e da capacidade aumentada oferecidos por esses 

projetos rodoviários e de como eles são incorporados na modelagem é discutido na 

Seção 7.2 

3.8 Resumo e Impactos no TAV 

3.8.1 A tabela a seguir apresenta um resumo dos problemas que foram identificados na seção 

anterior e que podem ter um possível impacto no TAV. A forma como esses problemas 

informaram a modelagem está nos Capítulos 4 e 6 da Metodologia, enquanto muitos 

desses problemas são explorados adicionalmente na Seção 5.2 - Focus Groups do 

capítulo de Pesquisas. 

Tabela 3-11: Resumo de modos concorrentes com possível impacto no TAV 

Problema Situação Possível Impacto no TAV 

Localização e 

acesso de 

aeroportos 

domésticos 

Avião 

Rio de Janeiro - Santos Dumont: O 

Aeroporto fica a 2 km do centro, 

acessibilidade excelente a partir das 

áreas centrais do Rio de Janeiro. 

Nenhuma alteração planejada que afete o 

acesso 

São Paulo-Congonhas: O Aeroporto fica a 

11 km ou menos de todos os centros 

comerciais, acesso por meio de ruas 

congestionadas, atualmente com conexão 

de metrô/ônibus. 


Conveniência da localização dos 

aeroportos torna o modo por avião 

mais competitivo do que nos mercados 

similares em outras cidades; Os planos 

futuros de melhorar o acesso a 

Congonhas melhorariam a 

confiabilidade do tempo de viagem



Localização e 

acesso de 

aeroportos 

internacionais 

Serviço Aéreo de 

―Ponte Aérea‖ 

Restrições de 

capacidade 

Preços de 

Passagens 

Lucratividade 

Congestionamento 

Localização dos 

terminais de 

ônibus 

Rio de Janeiro-Galeão e São Paulo- 

Guarulhos são, ambos, percebidos como 

sendo distantes de seus respectivos 

centros. Acesso na maior parte por táxi, 

carro particular ou ônibus especial. 

Três linhas aéreas concorrentes oferecem 

mais de 70 vôos por dia em cada trecho, 

fornecendo grande flexibilidade para os 

usuários 

Congonhas é o único aeroporto com 

restrições de capacidade significativas, 

sofrendo regularmente de atrasos em 

ocasiões de mau tempo em virtude da 

demanda exceder a capacidade dos 

instrumentos. 

Os preços da ―ponte aérea‖ não são 

regulados e, em geral, são mais altos por 

km do que em outros pares de cidades. A 

compra antecipada não é exigida para se 

obter preços mais baixos, rigorosamente 

oferta e demanda com a manhã e a noite 

sendo mais caras. 

O serviço de ―Ponte Aérea‖ é muito 

lucrativo para as 3 operadoras envolvidas 

Carro 

Em geral, um problema somente dentro 

das cidades de São Paulo e Rio de 

Janeiro – pequeno congestionamento nas 

rodovias que as ligam. 

Nas áreas metropolitanas do Rio de 

Janeiro e São Paulo as rodovias de 

acesso sofrem de alto nível de 

congestionamento durante os horários de 

pico, o que pode ter um impacto no tempo 

das viagens regionais. 

Ônibus 

O terminal Tietê em São Paulo está 

localizado ao norte do centro é atendido 

por linha de Metrô e está em boa 

condição. O Novo Rio no Rio de Janeiro 

não é tão acessível e está, 

comparativamente, em condições 

deficientes. 


Atualmente não concorre de forma 

efetiva com o TAV, exceto no caso de 

usuários cujas origens/ destinos estão 

próximos aos respectivos aeroportos. 

A ligação com a ferrovia expressa 

proposta tornaria Guarulhos mais 

competitivo. 

A freqüência de serviço melhorou a 

concorrência da viagem aérea 

Nenhum plano em vigor para tratar 

diretamente desse problema, apesar 

de que se o acesso fosse melhorado 

para Guarulhos, alguns vôos poderiam 

ser transferidos para lá. A 

confiabilidade pode ser melhorada se 

os vôos forem reduzidos com a 

introdução do TAV. 

A flexibilidade de bilhetes nesse 

mercado torna a viagem aérea 

competitiva. 

Possível extensão para reduções nos 

preços das passagens no serviço de 

―ponte aérea‖ . 

Atualmente, o congestionamento 

oferece um bom motivo para usar o 

TAV, se o acesso for para os centros 

das cidades, e, para outras áreas, 

acessível por metrô. 

O TAV poderia representar uma opção 

mais confiável para as viagens 

regionais. 

A condição e a localização do terminal 

Novo Rio podem ser um impedimento 

para a viagem de ônibus.



Serviço 

Congestionamento 

Corredor Jundiaí – 

São Paulo 

Apesar de o tempo de viagem ser 

substancialmente mais longo do que o do 

TAV (em 5,5 - 6 horas), ele é capaz de 

oferecer um serviço mais flexível em 

virtude de serviços de leito serem 

oferecidos para dar a oportunidade de 

economizar tempo de viagem, e, com 

alguns serviços diretos a partir de pontos 

localizados fora dos centros de São Paulo 

e Rio de Janeiro. 

O congestionamento dentro de São Paulo 

e Rio de Janeiro também tem um impacto 

nas viagens de ônibus, aumentando o 

tempo das viagens e reduzindo a 

confiabilidade. 

Trem 

O serviço local atual entre Jundiaí e São 

Paulo é o único serviço ferroviário que 

concorre em parte da rota do TAV. O 

custo é muito baixo e exige uma troca de 

trens. 


É mais provável que ocorram 

aumentos nos usuários de carros 

particulares do que dos ônibus atuais. 

Apesar dos serviços mais flexíveis, 

espera-se que o número de 

passageiros dos ônibus permaneça no 

mesmo nível, ou sofra uma queda. 

Tempos de viagem mais rápidos e 

mais confiáveis tornam o TAV uma 

opção mais atrativa. 

Exige uma troca de trens para atingir 

São Paulo; somente concorreria com o 

TAV na base de preço.


4 Abordagem Geral de Pesquisas e Desenvolvimento 

de Modelo 


4.1.1 Este estudo visa desenvolver as estimativas de tráfego e receita para um novo serviço de 

ferrovia de alta velocidade de acordo com uma série de premissas diferentes. Este 

capítulo oferece uma visão geral da abordagem de estimativa de demanda, identificando 

um cenário e mostrando o resultado das estimativas de números de passageiros para 

esse cenário. Seguindo essa abordagem, o capítulo oferece uma visão geral do processo 

de desenvolvimento de modelo. O capítulo então conclui com uma breve descrição das 

tarefas assumidas durante esse estudo para possibilitar o desenvolvimento das 

estimativas de número de passageiros. A maior parte dos problemas descritos abaixo é 

discutida em maiores detalhes nos outros capítulos deste relatório. 

4.2 Abordagem de Previsão de Demanda Geral 

4.2.1 As estimativas de número de passageiros e receitas para o serviço de trem de alta 

velocidade são exigidas em várias condições diferentes. Essas previsões são 

desenvolvidas pelo lançamento de vários dados de entrada no modelo. Isso abrange 

diversos submodelos com base em relacionamentos matemáticos, que, juntos, 

determinam a demanda do TAV prevista com esses dados específicos. A Figura 4.1 

abaixo apresenta um fluxograma do processo de previsão apresentado no parágrafo 

4.2.10. As linhas pontilhadas indicam um processo de feedback ou um opcional, as 

outras linhas sólidas mostram o processo e as cores indicam o quadro ao qual elas estão 

associadas. 

Dados Sócio-econômicos 

por região 

(para o cenário) 

Demanda Induzida por 

Desenvolvimento Regional 

Impacto no 

Desenvolvimento Regional 

Definição de Cenário 

(do ano determinado) 

Submodelo de Geração 

de Viagem 

Submodelo de Distribuição 

de Viagem 

Submodelo de Escolha 

de Modo 

Demanda Desviada 

para o TAV 

Total da Demanda 

do Cenário Determinado 

Figura 4.1: Processo de Previsão de Demanda 


Rede do Cenário 

-Tempos de Viagem 

-Preços das Passagens 

Demanda Induzida por 

Economia de Tempo de Viagem


4.2.2 O processo de estimativa começa com o desenvolvimento de um cenário específico. 

Cada cenário é projetado para representar condições específicas em um ano específico. 

Um cenário chave é definido como a combinação dos valores ―mais prováveis‖ para cada 

variável de dado de entrada. Esse cenário, conhecido como Caso Base, inclui as 

premissas de dados de entrada ―mais prováveis‖ que são desenvolvidas para cada ano 

limite. Para esse cenário, as premissas podem evoluir conforme o entendimento do 

serviço do TAV é desenvolvido e as respostas que podem ser esperadas pelos modos 

concorrentes. A derivação dessas premissas e seus valores são discutidos no Capítulo 7. 

4.2.3 Com o cenário definido, os valores exigidos para cada suposição de dado de entrada do 

ano determinado são desenvolvidos. Os elementos do lado da demanda estão 

amplamente relacionados às variáveis sócio-econômicas tais como população, emprego 

e renda, enquanto os dados de entrada do lado da oferta incluem variáveis tais como 

tempo de viagem e preços das passagens. Essas variáveis são discutidas abaixo na 

seção de projeto de modelo e com outros detalhes no Capítulo 6. Elas incluem: 

Premissas de rede de Cenário – por exemplo, tempo de viagem, atrasos, tempo 

de acesso, preços das passagens, pedágios, custo de combustível; e 

Premissas sócio-econômicas – por exemplo, população, emprego, número de 

trabalhadores, distribuição de renda, frota de carros particulares 

4.2.4 O primeiro conjunto de premissas desenvolvidas incluem os tempos e custos para o 

cenário determinado, e elas são usadas de duas formas. Primeiramente, elas são 

alimentadas ao submodelo de divisão de modo, para determinar a participação do 

mercado que cada modelo obtém. Entretanto, elas também são usadas indiretamente 

para determinar alterações aos padrões de viagem que podem ser esperados com a 

introdução do TAV. O primeiro elemento disso é a determinação de alterações previstas 

no desenvolvimento regional, onde o resultado é uma alteração à taxa de crescimento da 

população subjacente e taxa de emprego. Outros detalhes sobre isso são fornecidos no 

Capítulo 7. 

4.2.5 O outro conjunto principal de premissas se relaciona aos dados sócio-econômicos para 

cada área. Esses incluem população, emprego, renda, frota de carros particulares, e são 

desenvolvidos por ano para um cenário determinado. Contudo, conforme mencionado 

acima, eles incluem um ajuste para refletir as alterações de uso do solo que podem ser 

previstas a partir da introdução do serviço de trem de alta velocidade. Essas premissas 

sócio-econômicas são, então, alimentadas nos três submodelos, um submodelo de 

geração de viagem, um submodelo de distribuição de viagem e um submodelo de 

escolha de modo. Os detalhes sobre esses submodelos são fornecidos no Capítulo 6. 

4.2.6 O submodelo de geração de viagem usa os dados sócio-econômicos para determinar o 

número total de viagens feitas a partir de cada área, para o cenário determinado, no ano 

que pertencer à estimativa. Um dos dados de entrada desse modelo inclui uma medida 

de acessibilidade derivada da rede de oferta, resultando em viagens induzidas quando a 

acessibilidade melhorar. Esse total de viagens é, então, alimentado ao submodelo de 

distribuição de viagem. 

4.2.7 O segundo submodelo, distribuição de viagem, aloca as viagens a partir de cada origem 

entre todos os destinos. As viagens geradas a partir de cada zona são distribuídas entre 

os destinos em potencial com base em seu grau de ―atração‖ para um determinado 

cenário e ano. Essa ―atração‖ é determinada a partir de dados sócio-econômicos e de 

acessibilidade. O resultado desse estágio é uma matriz de viagem de origem-destino 

para o ano e cenário específicos, que é alimentada no submodelo de divisão de modo. 

4.2.8 O submodelo final, escolha de modo, divide as viagens entre todos os modos que estão 

disponíveis para cada pessoa para cada viagem. Ele usa informações na rede (por 

exemplo, tempos e custos) no cenário determinado, e as informações sócio-econômicas 

sobre as pessoas (por exemplo, renda e disponibilidade de carro). Um dos modos 

disponíveis pode ser o TAV, e é esse submodelo que calcula o número de passageiros 

do TAV. 

4.2.9 O número de passageiros resultante é composto da demanda das três fontes: 

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Demanda desviada para o TAV; 

Demanda induzida por economia de tempo de viagem; e 

Demanda induzida pelo desenvolvimento regional. 

4.2.10 A demanda desviada para o TAV representa viagens que seriam feitas em um cenário 

equivalente sem o TAV, porém, por modos diferentes. Isso representa o quadro vermelho 

na Figura 4.1. O segundo componente de demanda, representado pelo quadro e setas 

azuis, inclui novas viagens que, sem o TAV, não teriam sido feitas, ou teriam sido feitas 

para destinos diferentes. Essas viagens foram ―induzidas‖ pela melhoria na 

acessibilidade. Um terceiro componente de demanda, apresentado em verde, representa 

as viagens adicionais que são derivadas da alteração ao uso do solo, ele próprio 

resultando da melhoria na acessibilidade. O total desses três componentes representa o 

total da demanda do TAV. Essas previsões de demanda são usadas pelo Modelo 

Econômico para avaliar a receita e os benefícios econômicos para esse cenário 

determinado. Os detalhes das estimativas de demanda são apresentados no Capítulo 8. 

4.3 Projeto e Desenvolvimento do Modelo 

4.3.1 O modelo usado na abordagem de estimativa de demanda descrito acima foi projetado 

para garantir que ele seja sensível às variáveis corretas e calibrado para determinar os 

relacionamentos entre essas variáveis. A Figura 4.2 apresenta uma visão geral do 

processo de desenvolvimento de modelo. Outros detalhes sobre o desenvolvimento do 

modelo são apresentados no Capítulo 6. 

Figura 4.2: Processo de Desenvolvimento de Modelo 

4.3.2 O processo começa com a identificação dos principais problemas e mercados para 

entender as viagens que podem usar o TAV e as considerações feitas na tomada de 

decisão de viagem. Isso informa o projeto do modelo, que é composto de 3 submodelos. 

O projeto do modelo especifica os dados que devem ser coletados (a partir das fontes 

existentes ou de novas pesquisas) e esses dados são, então, usados no processo de 

calibragem de modelo. Quando o modelo estiver calibrado, ele poderá ser usado para 

prever a demanda com diferentes premissas de dados de entrada. 

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4.3.3 Os principais problemas e mercados em potencial para o TAV foram identificados 

primeiramente para que eles pudessem ser incorporados à modelagem. Alguns dos 

problemas de escolha de viagem significativos foram determinados por meio de focus 

groups (vide o capítulo a seguir), enquanto os mercados de viagem foram considerados 

usando 3 dimensões: 

localização da origem e destino de viagem; 

finalidade da viagem; e 

características do usuário. 

4.3.4 A localização da origem e destino da viagem pode afetar o comportamento da viagem em 

virtude de dois principais problemas. Viagens de distância mais longa podem ser feitas 

menos freqüentemente do que viagens mais curtas e podem envolver diferentes 

considerações de tempo e custo. De forma mais significativa, somente as viagens entre 

origens e destinos específicos têm a opção de usar o avião como modo. A finalidade da 

viagem pode afetar a tomada de decisão, especificamente a importância do tempo e do 

preço da passagem para o usuário. Finalmente, as características do usuário podem 

afetar o comportamento de realização de viagem, com questões tais como sua renda e 

taxa de frota de carros particulares influenciando de forma potencial a freqüência e o 

modo de viagem. 

4.3.5 Essas considerações foram incorporadas durante o projeto do modelo. As questões de 

escolha diferentes para viagens nas quais os vôos estão disponíveis (de longa distância) 

foram incluídas ao não considerar o modelo com base na disponibilidade de transporte 

aéreo. Além disso, duas finalidades de viagem foram desenvolvidas: relacionada a 

trabalho e não relacionada a trabalho, refletindo as diferentes questões na escolha de 

viagem para esses deslocamentos. Com as características do usuário incorporadas como 

variáveis dentro dos submodelos, 4 versões do modelo foram necessárias, com um 

modelo de demanda integrado para cada mercado: 

relacionada a trabalho - expressa; 

não relacionada a trabalho - expressa; 

relacionada a trabalho - regional; e 

não relacionada a trabalho - regional. 

4.3.6 Três submodelos foram desenvolvidos para determinar separadamente a geração de 

viagem, distribuição de viagem e compartilhamento de modo. Os resultados de cada 

submodelo oferecem os dados de entrada para o submodelo a seguir juntamente com 

outras variáveis (conforme apresentado na Tabela 4.1 abaixo). A integração dos 

submodelos foi, então, projetada um estágio adiante, com os dados sendo alimentados 

―upstream‖ bem como ―downstream‖. Isso possibilita que as opções de viagem 

disponíveis posteriormente no processo afetem a tomada de decisão anterior. Uma 

estrutura de modelo de escolha integrado foi, então, escolhida, a qual é discutida em 

mais detalhes no Capítulo 6. 

Tabela 4.1: Dados Exigidos para cada submodelo* 

Submodelo Dados Exigidos Resultado 

Geração de Viagem 

Distribuição de 

Viagem (Escolha de 

Destino) 

População 

Renda Média 


Localização da Zona 

Acessibilidade (a partir da Escolha de 

Destino) 

Origens das Viagens (a partir da Geração 

de Viagem) 


Número de viagens 

produzidas a partir de 

cada área 

Padrão de viagem 

destino-origem


Escolha de Modo 

População 

Emprego 

Localização da Zona 

Acessibilidade (a partir da Escolha de 

Modo) 

Distribuição de Viagem (a partir da Escolha 

de Destino) 

Tempos de Viagem 

Tempos de acesso 

Tempos de Atraso 

Preços de Passagens 

Classe de renda 


*Nem todos os 4 modelos de mercado usam todas as variáveis 


Padrão de viagem de 

destino-origem por modo 

4.3.7 O estágio de geração de viagem foi projetado para incluir variáveis que influenciam a 

freqüência da viagem. Isso depende amplamente das características do usuário (por 

exemplo, sua renda) porém, a acessibilidade também foi projetada para ser incluída. A 

distribuição de viagem foi projetada para determinar a ―atração‖ de cada destino com 

base nas características sócio-econômicas dessa área e sua acessibilidade. Finalmente, 

o submodelo de escolha do modelo foi projetado para alocar viagens entre todos os 

modos, com base nas características do usuário (por exemplo, sua renda) e dos modos 

disponíveis (por exemplo, tempos de viagem). Conforme mencionado acima, esses 

submodelos foram desconsiderados pela disponibilidade do modo aéreo e por finalidade 

de viagem (relacionado a trabalho ou não relacionado a trabalho) fornecendo 

submodelos separados para cada um dos 4 mercados. 

4.3.8 A calibragem do modelo foi, então, realizada para testar o projeto do modelo com relação 

ao significado estatístico, e identificar a importância relativa de cada variável de entrada. 

Os resultados são diversos relacionamentos matemáticos para converter as variáveis de 

entrada no comportamento de viagem. Em virtude da necessidade de opções posteriores 

para afetar a tomada de decisão anterior, os últimos submodelos, escolha de modo, 

foram realmente calibrados em primeiro lugar, com os submodelos de geração de viagem 

estimados por último. Outros detalhes sobre a calibragem de modelo podem ser 

encontrados no Capítulo 6. 

4.3.9 Os dados usados para calibragem incluíram as fontes existentes e as novas pesquisas. 

Os dados sócio-econômicos existentes estavam disponíveis no IBGE, enquanto os 

materiais publicados ofereceram uma fonte para tempos de viagem e preços de 

passagens. Além disso, a calibragem do submodelo de escolha de modo exigiram 

especificamente dados substanciais de preferência revelada (PR) e preferência 

declarada (PD). Os dados de PR representam as escolhas feitas atualmente pelas 

pessoas; com outros dados observados, eles podem ser usados para calibrar um 

modelo. Contudo, para calibrar um modelo incluindo um novo modo tal como o TAV, os 

dados de PR deverão ser complementados com os dados de PD, que representam as 

escolhas que as pessoas declaram que fariam em cenários hipotéticos. Os dados 

existentes estão descritos nos Capítulos 2 e 3, enquanto os detalhes sobre as novas 

pesquisas são fornecidos no Capítulo 5. Outros detalhes sobre a técnica de PD são 

fornecidos no Anexo E. 

4.4 Processo do Estudo 

4.4.1 Esta seção apresenta uma visão geral do processo de estudo com alguma indicação do 

nível de esforço exigido para cada estágio (com base no tempo gasto). As principais 

etapas realizadas durante o estudo foram relacionadas na Tabela 4.2. A escala de tempo 

ilustra o esforço que cada tarefa exigiu.


Tabela 4.2: Principais Estágios do Estudo 

Estágio Período 

Revisão de Estudos Anteriores Fevereiro de 2008 a Abril de 2008 

Coleta de Dados – Dados 

Existentes 

Fevereiro de 2008 a Outubro de 

2008 

Focus Groups Março de 2008 a Abril de 2008 

Coleta de Dados – Pesquisas de 

PR/PD 

Junho de 2008 a Dezembro de 2008 

Comparação e Ajuste de Dados Julho de 2008 a Dezembro de 2008 

Projeto de Modelo Abril de 2008 a Fevereiro de 2009 

Calibragem de Modelo Janeiro de 2009 a Fevereiro de 

2009 

Desenvolvimento de Cenário Abril de 2008 e de outubro de 2008 

Produção de Previsões de 

Demanda 

De outubro de 2008 

4.4.2 O primeiro estágio realizado foi uma revisão dos estudos anteriores para este corredor do 

estudo e em outro lugar. Esses estudos, que ajudaram a formar o entendimento inicial 

dos principais problemas e mercados, incluíram: 

PITU-2025 – Plano Integrado de Transporte Urbano para a Região Metropolitana 

de São Paulo; 

Pesquisa de Origens e Destinos de Transporte Rodoviário e Aéreo no Estado de 

São Paulo, Relatórios I-IV, Departamento de Transporte do Estado de São Paulo 

e ARTESP, 2005; 

Plano Diretor de Transporte Urbano na Região Metropolitana do Rio de Janeiro 

(PDTU-RMRJ), 2005; 

Pesquisa de Origem e Destino Doméstico da Região Metropolitana de Campinas 

– 2003; 

Plano de Transporte Municipal da Cidade de Campinas – 2003; e 

PDDT Vivo- Plano Diretor de Desenvolvimento de Transportes do estado de São 

Paulo – 2000/2025 (Atualizado em 2005). 

4.4.3 A coleta de dados também começou imediatamente no início do estudo. Essa 

terceirização abrangente de informações exigiu o maior investimento de recursos, com 

aproximadamente 11 meses de esforços gastos nessa tarefa. Os dados existentes foram 

coletados durante um período de 9 meses enquanto 10 meses foram gastos em novas 

pesquisas. Isso inclui os focus groups iniciais e as pesquisas de PR/PD finais. Esse 

grande investimento de tempo foi necessário para garantir que dados da máxima 

qualidade, com tamanhos de amostra suficientes para calibrar um modelo robusto de alta 

qualidade. Outros detalhes sobre o processo de pesquisa são fornecidos no Capítulo 5. 

4.4.4 O outro estágio que exigiu um esforço significativo foi o projeto do modelo. O 

desenvolvimento do modelo, descrito no Capítulo 6, começou no início do estudo e foi 

realizado durante 10 meses. A maior parte do esforço teve o foco no refinamento do 

projeto do modelo. A assistência neste estágio foi fornecida por um quadro consultivo da 

INGENIERIA DICTUC na Pontificia Universidad Catolica de Chile, Santiago. 

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4.4.5 O desenvolvimento do cenário inicial foi realmente realizado durante o processo de 

projeto do modelo. As principais variáveis e seus valores previstos foram identificadas, 

tais como são observadas em outros serviços de trem de alta velocidade, para garantir 

que o modelo possa prever esses cenários. Contudo, o desenvolvimento do cenário 

detalhado somente começou mais tarde no estudo, quando os detalhes do projeto foram 

solidificados. Então, com o modelo totalmente calibrado, os cenários puderam ser usados 

para produzir as previsões de demanda real. Os cenários, a partir de então, evoluíram 

para otimizar as receitas, e considerar as respostas em potencial da concorrência e são 

apresentados no Capítulo 7. 

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5 Pesquisas 


5.1.1 O capítulo anterior ofereceu uma visão geral da metodologia usada para desenvolver o 

modelo para prever o uso futuro do TAV. Este capítulo detalha a metodologia da 

pesquisa e os resultados dos três tipos de pesquisa realizados. A Seção 5.2 discute a 

ampla série de focus groups realizados para informar as pesquisas; a Seção 5.3 cobre a 

metodologia das pesquisas de preferência revelada e declarada, enquanto a Seção 5.4 

revela os resultados das pesquisas. 

5.1.2 Uma ampla série de pesquisas foi conduzida em 2008 para obter um insight das 

características das viagens que estão sendo feitas na área de influência do TAV, 

incluindo: 

a necessidade de entender o comportamento de viagem atual e futuro; e 

o mercado para serviços expressos e regionais para o TAV 

5.1.3 Essas informações são essenciais para concluir as exigências de dados do modelo e 

complementar as fontes de dados secundárias discutidas nos Capítulos 2 e 3, tais como 

os dados sócio-econômicos e dados dos modos concorrentes, tais como avião, carros e 

ônibus. Este capítulo oferece uma visão geral dos três tipos de pesquisas realizadas para 

atingir essas metas: 

Focus Groups para descobrir as atitudes a respeito do possível serviço do TAV 

e outros modos e informar o projeto das pesquisas; 

Pesquisas de Preferência Revelada para descobrir os atuais padrões de 

viagem na área de influência, incluindo informações de origem-destino; e 

Pesquisas de Preferência Declarada para medir as intenções futuras dos 

usuários nos cenários com base em escolha de modos de transporte alternados 

5.1.4 As pesquisas foram realizadas em rodovias, terminais de passageiros de ônibus e 

aeroportos no corredor do TAV. As pesquisas, suas metodologias e questionários foram 

aprovados em um workshop realizado em abril de 2008, com a participação de 

representantes do BID, do BNDES e do Consórcio. 

5.1.5 Inicialmente, as pesquisas mantiveram o foco na ligação Expressa entre Rio de Janeiro - 

São Paulo - Campinas. Subseqüentemente, as pesquisas de Preferência Revelada e 

Preferência Declarada foram estendidas para incluir a viagem entre as estações 

intermediárias propostas de São José dos Campos, Volta Redonda, e estações opcionais 

de Jundiaí, Resende e Aparecida. 

5.2 Focus Groups 

5.2.1 Como parte das atividades para determinar a possível demanda pelo TAV, a pesquisa 

qualitativa foi conduzida usando Focus Groups para estudar a ligação Expressa Rio de 

Janeiro - São Paulo - Campinas. Os principais objetivos foram: 

abordar o ―problema do novo modo‖, ou seja, o desafio da previsão de estimar a 

demanda por um modo de transporte que não existe atualmente no mercado. 

Isso é especificamente importante no Brasil, que não tem uma rede ferroviária de 

longa distância e, portanto, nenhum ponto de referência para as pessoas 

compararem; 

identificar os atributos que são importantes para essa nova escolha de 

transporte; tal como velocidade, serviço de bordo, preços dos bilhetes, etc., para 

informar o desenvolvimento das pesquisas; e 

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fornecer insights para orientar o desenvolvimento da pesquisa de mercado. 

5.2.2 O primeiro objetivo aborda o ―problema do novo modo‖, que é o que acontece quando se 

pergunta às pessoas sobre o modo a respeito do qual elas não têm experiência. 

5.2.3 Para atingir esses objetivos, os Focus Groups foram usados para descobrir os hábitos de 

viagem dos respondentes, e suas viagens entre o Rio de Janeiro - São Paulo, incluindo: 

freqüência de viagens 

motivos para a viagem (a trabalho ou não); 

modo preferido de transporte e motivo para essa escolha; 

viagem individual comparada a viagem em grupo (amigos, familiares, grupos 

maiores); e 

viagem em dia da semana comparada a viagem em fins de semana 

5.2.4 O método se baseou nas técnicas de pesquisa qualitativa de grupos de discussão de 6 a 

10 pessoas, observadas por câmera e por meio de um espelho unidirecional e com um 

moderador dirigindo a conversação. Cada grupo tinha as seguintes características: 

residentes apenas do Rio de Janeiro e São Paulo; 

idade entre 30 e 50; 

viagem entre Rio de Janeiro e São Paulo no mínimo duas vezes ao ano; 

responsáveis pela tomada de decisão na escolha do meio de transporte; e 

pertencentes às classes sociais A, B e C de acordo com o estudo ―Critério Brasil‖ 

em 2008, que desenvolveu os seguintes critérios padrão com base na renda 

mensal: 

1. Classe A: superior a R$ 10.800 

2. Classe B: de R$ 3.900 a R$ 10.800 

3. Classe C: de R$ 2.800 a R$ 3.900 

5.2.5 Seis discussões foram realizadas, três em São Paulo e três no Rio de Janeiro, conforme 

apresentado na tabela abaixo. Os grupos foram distinguidos por classe de renda de 

forma que temas comuns entre as classes pudessem ser identificados. 

Tabela 5-1: Localização e datas dos Focus Groups 

Focus Groups 

Data Classe Social Localização 

16/04/2008 Classe A Rio de Janeiro 

17/04/2008 Classe B Rio de Janeiro 

18/04/2008 Classe C Rio de Janeiro 

22/04/2008 Classe A São Paulo 

23/04/2008 Classe B São Paulo 

23/04/2008 Classe C São Paulo 

Focus Groups - Principais Descobertas 

5.2.6 Esta seção resume as principais descobertas do Focus Groups para viagem entre Rio de 

Janeiro e São Paulo. A viagem pelo modo existente é discutida (Avião, Ônibus, Trem e 

Carro) após as percepções de um possível serviço de TAV. 

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Serviços Aéreos 

5.2.7 A maior parte das viagens nesse mercado é para fins de trabalho e é usada mais 

freqüentemente por pessoas da Classe A, e esse tipo de viagem profissional geralmente 

é paga pela empresa. Contudo, para viagens familiares, o avião não foi geralmente 

considerado pela Classe A, em virtude do alto custo da viagem e nesses casos, o carro é 

preferido. As Classes B e C mencionaram a despesa como o motivo predominante para 

não usarem o transporte aéreo. 

Aeroportos do Rio de Janeiro 

5.2.8 Santos Dumont: A localização foi classificada como excelente, para aqueles que moram 

ou trabalham nas zonas central (centro histórico e comercial) e sul do Rio de Janeiro (tais 

como as praias de Copacabana e Ipanema), porém, menos para aqueles da zona Oeste 

e nas cidades ao redor do Rio de Janeiro. O acesso é normalmente por carro ou táxi em 

virtude da falta de opções de transporte público observada. O Metrô não serve o 

aeroporto, e os serviços de ônibus são limitados, com o ponto de ônibus mais próximo 

estando há cerca de 200m do terminal. As instalações do aeroporto foram avaliadas 

como confortáveis após sua recente renovação. 

5.2.9 O Galeão foi percebido como longe do centro da cidade (ele fica há 20 km ao norte) com 

uma via expressa direta ligando ao centro. Em virtude da falta de serviços regulares de 

ônibus e metrô, a maioria usa carro ou táxi. Essa rota foi considerada por alguns como 

sendo insegura, especialmente à noite, e alguns evitavam usar o aeroporto por esse 

motivo. Entre a população do Rio de Janeiro, o aeroporto ainda é associado aos vôos 

internacionais, apesar de ele servir Congonhas e outros destinos domésticos. 

Aeroportos de São Paulo 

5.2.10 Aeroporto de Congonhas: A localização foi considerada como sendo boa pelos 

participantes, apesar das rotas de acesso congestionadas (sem via expressa) terem sido 

destacadas como sendo o problema principal, respondendo por perda de tempo e risco 

de perda de vôos. Muitos entrevistados gostavam da facilidade de acesso ao terminal 

usando o bilhete integrado ônibus-metrô entre o aeroporto e a estação de metrô 

Jabaquara. O custo do serviço de táxi foi considerado alto em relação ao Rio de Janeiro. 

As tarifas reais de táxi cobradas são apresentadas na Seção 3.5 – Preços de Passagens 

e Custos de Viagem. A tabela confirma que as tarifas de táxi são mais altas em São 

Paulo – por exemplo, a viagem de 11km do Centro de São Paulo a Congonhas custa o 

mesmo que a viagem de 20km do centro do Rio de Janeiro ao Galeão. 

5.2.11 O Aeroporto de Guarulhos foi considerado distante do centro de São Paulo, e não é 

acessível por metrô ou ônibus. Conforme ocorre com Congonhas, os táxis são 

considerados caros. O aeroporto é usado principalmente para vôos internacionais por 

residentes de São Paulo e do Rio de Janeiro da Classe A. Provavelmente, os residentes 

da Classe B (e alguns da Classe C) usam o aeroporto somente em vôos promocionais e 

com descontos. O trem Expresso Guarulhos proposto não foi discutido em virtude de ele 

ainda estar na fase de planejamento. 

Modo: Ônibus 

Serviço 

5.2.12 Para as viagens de ônibus, três níveis de serviço estão disponíveis 

(convencional/econômico, executivo e leito), com preços de passagem aumentando para 

cada classe. 

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5.2.13 O ônibus foi considerado como sendo a opção mais atrativa para usuários da Classe B e 

C principalmente em virtude dos preços das passagens, que são muito menores do que o 

custo por avião e carro. A maioria das viagens é feita usando os serviços leito e semileito. 

Porém, para viagens não relacionadas a trabalho, o serviço convencional e 

executivo é o mais popular em virtude do preço de suas passagens ser inferior aos 

serviços leito. Em virtude de a maioria das viagens ser feita para fins de trabalho, a 

decisão de qual modo usar cabe à empresa, e, nesse caso, o serviço de ônibus leito é 

visto como vantajoso para o conforto e economia de tempo, permitindo que as viagens 

sejam feitas durante a noite. O serviço leito é mais caro, mas ainda mais barato do que o 

aéreo. 

5.2.14 O uso entre a Classe A é mais para viagem não relacionada a trabalho, especialmente 

entre mulheres que viajam com crianças. 

Terminais de Ônibus 

5.2.15 O terminal rodoviário Novo Rio no Rio de Janeiro foi considerado um motivo para evitar a 

viagem de ônibus. De acordo com os entrevistados o terminal é sujo, pequeno, malsinalizado, 

e desconfortável, com poucas lojas ou amenidades. Os usuários consideram 

sua localização perigosa e a acessibilidade por transporte público deficiente, já que a 

estação não é servida pelo metrô. A dependência do uso de serviços de táxi não é bem 

considerada pelos usuários, que são mais sensíveis ao preço. 

5.2.16 O Terminal Tietê em São Paulo foi percebido de forma mais positiva: o terminal foi 

considerado espaçoso, confortável, tem fácil acesso a partir de qualquer ponto da cidade 

por ônibus e metrô, e é seguro, bem sinalizado e tem estacionamento amplo e lojas. 

Modo: Carro 

5.2.17 As viagens por carro são fortemente identificadas como viagens não relacionadas a 

trabalho. Esse modo de transporte é amplamente usado por todos os segmentos 

pesquisados; contudo, apesar de a Classe A ter uma maior frota de carros particulares do 

que as Classes B e C, ela usa o carro menos freqüentemente para esse tipo de viagem 

em virtude de uma percepção de que a viagem é longa e desconfortável. O 

congestionamento foi identificado como um problema de acesso às áreas metropolitanas, 

especialmente em São Paulo, onde as vias expressas param bem próximas ao centro da 

cidade. Apesar de todos os grupos terem considerado uma viagem de carro dispendiosa, 

em virtude do preço dos pedágios (R$ 33,40 para uma viagem Rio de Janeiro - São 

Paulo), do custo do combustível, e do custo da alimentação na estrada, o carro é 

percebido como um modo conveniente de transporte somente quando a viagem é em um 

grupo grande, tornando mais econômico por pessoa. 

Posição de Mercado do TAV 

5.2.18 O TAV foi visto como um modo intermediário de transporte público entre avião e ônibus; 

os usuários em geral esperam que o preço se enquadre entre avião e ônibus, apesar de 

mais próximo ao do avião em virtude de o tempo de viagem ser mais próximo do avião do 

que o de ônibus. As expectativas foram que o TAV seria uma alternativa moderna e 

confortável. Sua vantagem principal é a curta duração da viagem, a segurança, 

inexistência de atrasos em virtude de tráfego ou a maioria das condições climáticas, e 

que o preço seria uma vantagem monetária comparada à viagem aérea e rodoviária. 

5.2.19 A possibilidade de um novo modo com tempos de viagem mais próximos ao aéreo, mas 

mais confortável e confiável em termos de atraso, trouxe uma idéia de uma maior 

acessibilidade que pode aumentar a conectividade entre essas duas áreas. Foi 

mencionado que seria possível viajar para o Rio de Janeiro ou São Paulo em viagens de 

um dia, tais como para ir à praia, assistir shows ou jogos de futebol, e outras atividades 

de lazer, que eles não considerariam fazer agora. 

Resumo 

5.2.20 A 

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Tabela 5-2 apresenta um resumo das descobertas dos Focus Groups. 

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Tabela 5-2: Descobertas dos Focus Groups 

Avião Usado, em sua maioria, por pessoas de maior renda, para viagens relacionadas a 

trabalho; evitado em viagens de grandes grupos e por pessoas de renda mais baixa 

As instalações e a localização do Santos Dumont foram consideradas boas 

O aeroporto de Congonhas é conveniente, mas o acesso sofre com o 

congestionamento rodoviário 

O aeroporto de Guarulhos e do Galeão foram considerados distantes do centro e 

usados principalmente para vôos com desconto e viagens internacionais 

Ônibus Mais usado por pessoas de renda mais baixa que são mais sensíveis ao preço, para 

fins relacionados a trabalho e não relacionados a trabalho 

Usado por pessoas de renda mais alta em grupos ou famílias maiores 

O terminal rodoviário Novo Rio no Rio de Janeiro foi considerado como tendo 

instalações e acesso deficientes, enquanto o Tietê em São Paulo foi visto de forma 

mais positiva 

Carro Fortemente identificado com viagens não relacionadas a trabalho 

Usado para grupos maiores por ser mais econômico 

Usado em sua maioria por pessoas de renda mais baixa, mesmo possuindo menores 

níveis de motorização. 

O congestionamento nas áreas metropolitanas do Rio de Janeiro e São Paulo é um 

impedimento para o transporte por carro 

TAV Tem uma posição de mercado entre avião e ônibus, apesar de mais próximo ao avião 

Expectativas de viagem moderna e confortável 

Muitas vantagens sobre a viagem, incluindo confiabilidade e vantagem monetária 

5.2.21 As informações obtidas nos Focus Groups foram usadas como dados de entrada para o 

projeto da pesquisa de Preferência Declarada apresentada neste capítulo. 

Focus Groups e Processo de Pesquisa 

5.2.22 A análise dos resultados dos focus groups contribuiu para o projeto das pesquisas 

combinadas de Preferência Revelada/Preferência Declarada. Especificamente, elas 

foram usadas para derivar atributos pertinentes para escolha de modo ao viajar entre Rio 

de Janeiro e São Paulo, além dos atributos óbvios de custo e tempo de viagem. 

5.2.23 Algumas das principais descobertas sobre os atributos desejados do TAV ajudaram a 

moldar a experiência de preferência declarada, por exemplo: 

mais do que uma classe de serviço; 

variação de preço entre o preço para ônibus e avião; 

tempo de viagem curto, tão próximo quanto possível ao do avião; e 

virtualmente nenhum atraso nas partidas. 

5.3 Pesquisas de Preferência Revelada e Preferência Declarada 

5.3.1 Para obter informações específicas do volume de viagem por modo na área de influência 

do TAV, as pesquisas foram realizadas nas principais auto-estradas, terminais de ônibus 

e os aeroportos usados para viajar no corredor Rio de Janeiro - São Paulo - Campinas, 

incluindo os locais intermediários para cobrir conexões regionais mais curtas ao longo da 

rota do TAV. 

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Tipos de coleta de dados de campo 

5.3.2 A complexidade do modelo de demanda do TAV exigiu o desenvolvimento de um modelo 

de pesquisa robusto que poderia exigir as previsões de qualidade. Dessa forma, dois 

métodos de pesquisa foram utilizados: 

As pesquisas de Preferência Revelada (PR) tiveram como base a escolha real 

da pessoa entre os modos disponíveis e suas respostas, em geral, são francas e, 

em virtude de elas pesquisarem fatos sobre a viagem, não opiniões. A pesquisa 

de PR identifica os principais atributos que influenciam a decisão da escolha de 

modo de transporte, quando uma viagem ocorre, tal como origem / destino, o 

motivo da viagem, freqüência, custo da viagem, variação de renda, e modos de 

acesso/rcomplemento de viagem. 

Preferência Declaradas (PD) – uma sub-amostra aleatória da amostra de PR 

recebeu uma segunda pesquisa, que apresentou a cada respondente quatro 

cenários, com cada cenário apresentando quatro opções de viagem possíveis 

(com detalhes de tempos de viagem, custos, níveis de qualidade diferenciados, e 

assim por diante, vide a figura 5.1). Essas descrições foram controladas por um 

projeto experimental subjacente (descrito subseqüentemente). Para cada 

cenário, foi exigido que os respondentes indicassem sua opção de modo 

preferencial, se os modos apresentados fossem os únicos meios viáveis de fazer 

a viagem. 

5.3.3 Para familiarizar os respondentes com o TAV, e para tratar do ―problema do novo modo‖ 

discutido anteriormente, um vídeo breve foi apresentado em um laptop, que foi, 

posteriormente, substituído por fotografias, em virtude ter sido percebido que o vídeo 

poderia introduzir uma tendência mostrando o TAV em uma perspectiva muito positiva. 

Contudo, isso não parece ter afetado a previsão de número de passageiros total para o 

ano base. 

5.3.4 Havia oito modos específicos na tarefa de PD: automóvel, dois modos concorrentes de 

viagem aérea (Galeão – Guarulhos e Santos Dumont – Congonhas), três modos por 

ônibus (leito, executivo e convencional) e dois modos por trem de alta velocidade – 

econômico e executivo. O projeto experimental variava a presença/ausência de todos os 

modos de forma a possibilitar uma caracterização mais nítida dos comportamentos 

concorrentes intermodais, com exceção do automóvel, cuja disponibilidade dependia da 

posse pelo respondente de um veículo. 

5.3.5 Dessa forma, uma pessoa respondente que possuísse um automóvel sempre teria quatro 

modos disponíveis para viajar (auto + 3 modos do projeto); contudo, se a pessoa não 

possuísse um automóvel, apenas três modos estariam disponíveis para viajar, conforme 

escolhido pelo projeto experimental. Se o modo de trem de alta velocidade fosse 

disponibilizado em um determinado cenário, ambas as classes de preço de passagem 

estariam disponíveis. 

5.3.6 Para o projeto de pesquisa para os fluxos Rio de Janeiro – São Paulo e Rio de Janeiro – 

Campinas, 192 opções foram geradas, as quais foram combinadas em grupos de quatro 

para formar um cenário. No projeto de pesquisa para os fluxos regionais havia um total 

de 32 opções combinadas em pares e apresentadas oito vezes para o entrevistado. 

5.3.7 A Figura 5.1 apresenta uma amostra de cenário apresentada aos respondentes. 

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Figura 5.1: Exemplo de tela com cenário modelo 

Local e datas das pesquisas 

5.3.8 Para testar a percepção da pesquisa pelo entrevistado, o fluxo da pesquisa e outras 

considerações práticas (tais como uso de um laptop), pesquisas piloto foram conduzidas 

no aeroporto Santos Dumont, no terminal rodoviário Novo Rio, e em um Posto da Polícia 

Rodoviária Federal no Rio de Janeiro. O piloto não descobriu nenhum problema com a 

própria pesquisa ou método de coleta. 

5.3.9 As pesquisas para as ligações de longa distância foram conduzidas em junho, julho e 

setembro de 2008. Conforme discutido anteriormente, a necessidade foi identificada para 

explorar adicionalmente as ligações regionais que não são servidas pelo transporte 

aéreo. Estudos de comportamento dessas viagens exigiram uma nova fase de pesquisa, 

que também foi dividida em pesquisas de PR e PD, realizadas em novembro e no início 

de dezembro de 2008. 

5.3.10 Rodovias: as pesquisas foram realizadas nos postos da Polícia Rodoviária Federal (mais 

profundamente e pesquisas de PD) e praças de pedágio, (pesquisas mais curtas 

cobrindo origem/destino e finalidade da viagem, já que os motoristas estavam 

aguardando para pagar seus pedágios) conforme indicado na Figura 5.2. 

Página 72 de 149


Figura 5.2: Locais de Pesquisa na auto-estrada 

5.3.11 As pesquisas entre Rio de Janeiro e São Paulo foram realizadas nos postos da Polícia 

Rodoviária Federal nas seguintes datas em 2008: 

no primeiro ciclo, de 25 de junho a 2 de julho, dois dias por Posto Policial, em 

ambas as direções; 

no segundo ciclo, de 1 a 6 de setembro, no Posto Policial localizado no km207 

em ambas as direções; 

Uma pesquisa de um dia especial foi realizada no dia da Independência do 

Brasil, 7 de setembro. Essa pesquisa foi realizada em um posto de serviço 

rodoviário (Posto Graal de Itatiaia) para complementar as pesquisas e avaliar a 

tendência dos usuários nos feriados, e para os usuários que param nos postos 

de serviços rodoviários. Nenhuma tendência foi encontrada; e 

As pesquisas entre São Paulo e Campinas foram realizadas nos dias 3 a 4 de 

julho na praça de pedágio de Itupeva e Valinhos. 

5.3.12 As pesquisas regionais ocorreram nos mesmos locais nas seguintes datas: 

A ligação Rio de Janeiro - São Paulo de 3 a 6 de novembro, um dia por praça de 

pedágio conforme a seguir: Itatiaia, Jacareí, Moreira César e Viúva Graça, 

apenas para PR. As pesquisas de PD foram realizadas de 24 a 28 de novembro 

nos postos da Polícia Rodoviária Federal; e 

A ligação de São Paulo – Campinas de 3 a 6 de novembro, um dia por Praça de 

pedágio, conforme a seguir: Perus, Caieiras/C. Limpo, Valinhos e Itupeva apenas 

para PR. As pesquisas de PD foram realizadas de 8 a 10 de dezembro, um dia 

por praça de pedágio. 

5.3.13 Aeroportos: As pesquisas foram conduzidas nas seguintes datas e locais, quando os 

passageiros aguardavam para entrar à bordo em seus vôos. 

Rio de Janeiro: Aeroportos de Santos Dumont e Galeão – dias 1, 2, 9, 10 de 

julho, mais 1 a 3 de setembro, apenas no Santos Dumont; 

São Paulo: Aeroportos de Guarulhos e Congonhas, 21 a 23 de julho; e 

Campinas: Aeroporto Internacional de Viracopos, 21 a 23 de julho. 

5.3.14 Terminais Rodoviários: as pesquisas conduzidas nas salas de espera de passageiros 

nos seguintes locais: 

Rio de Janeiro: Terminal Rodoviário Novo Rio, 27 e 30 de junho e 1 o de julho; 

segundo ciclo 4 a 6 de setembro 

São Paulo: Terminal Rodoviário Tietê, 16 a 18 de julho 

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Terminais Rodoviários Adicionais em: Campinas, Jundiaí, Volta Redonda, 

Resende, Barra Mansa e São José dos Campos, diversas datas de 26 de junho a 

18 de julho; e 

As pesquisas para o serviço regional do TAV foram realizadas nos terminais 

rodoviários nas seguintes datas: 21 e 28 de novembro e de 8 a 9 de dezembro. 

Serviços de Fretamento 

5.3.15 A pesquisa também foi conduzida nos serviços de transporte fretados (organizados de 

forma particular por grupos de pessoas que moram e trabalham em locais similares) por 

meio de entrevistas com os usuários desse serviço e com os operadores de ônibus no 

Estado de São Paulo. Este segmento mantém o foco no corredor de São José dos 

Campos - São Paulo e Campinas - São Paulo, onde esses tipos de serviços são 

predominantes. 

5.3.16 As pesquisas de ônibus fretado foram conduzidas em locais estratégicos ao longo da 

rede de rodovia para contar o número de ônibus que viajam entre Campinas e São José 

dos Campos para São Paulo. Cada ônibus foi categorizado como grande ou pequeno. As 

companhias de fretamento foram, então, contatadas para determinar uma capacidade 

média (80%) e as rotas de seus ônibus. A Tabela 5-3 apresenta o número de ônibus e as 

contagens de passageiros resultantes, que foram incorporadas na modelagem de 

serviços de ônibus. 

Tabela 5-3: Contagens de ônibus fretados 

Rota coberta 

SJ dos Campos- 

São Paulo 

Campinas- 

São Paulo 

Local da 

Pesquisa 

Rod. Pres. 

Dutra 

Rod. 

Anhanguera 

Rod. 

Bandeirantes 

Veículos/dia Passageiros/dia 

Ônibus 

Ônibus 

Pequenos 

(45 lugares) 

(25 lugares) 


(supondo 80% da 

capacidade) 

186 44 7.576 

160 60 6.960 

88 22 3.608 

Total 434 126 18.144 

Pesquisa Especial no Santuário de Aparecida 

5.3.17 O Santuário Nacional de Nossa Senhora da Aparecida está localizado na cidade de 

Aparecida no Vale do Paraíba Paulista, diretamente na rota planejada do TAV, onde uma 

estação opcional está sendo considerada. Em virtude de esse ser o nono lugar mais 

visitado no Brasil, foi necessário saber mais detalhes do comportamento da demanda por 

viagem para o Santuário e foi decidido conduzir uma pesquisa específica de visitantes 

nos dias 18 a 19 de outubro de 2008. Este segmento de demanda poderia ser importante 

para o TAV, em virtude da viagem ser concentrada nos fins de semana e fora dos 

horários de pico, oferecendo oportunidades para uma utilização maior durante momentos 

de demanda menor. 

5.4 Resultados da Pesquisa 

Introdução 

5.4.1 Todas as pesquisas foram conduzidas de acordo com o plano, exceto que algumas 

pesquisas no Santos Dumont tiveram que ser refeitas em virtude de elas conterem 

tendências em virtude de más condições climáticas.


5.4.2 Um total de 19.813 pessoas foi pesquisado. Dessas pesquisas, 12.080 foram pesquisas 

breves, de origem-destino, enquanto 7.733 foram pesquisas completas de PR (5.684 

para viagem Expressa, 2.049 para viagem Regional). Dessas pesquisas completas de 

PR, 3.808 respondentes continuaram para concluir pesquisas de PD (1.759 Expresso e 

2.049 para Regional). 

5.4.3 Um total de 23.428 observações foi obtido das pesquisas de PD – 4 para cada pesquisa 

de Expresso e 8 para cada pesquisa Regional. 

5.4.4 A tabela a seguir é uma discriminação das 7.733 pesquisas completas de PR conduzidas 

pelo modo comparado ao número médio estimado de viagens diárias, calculado a partir 

da tabela de horários de viagens por avião e ônibus, e dados de contagem de veículos, 

conforme discutido no Capítulo 3. As viagens aéreas tiveram a mais alta taxa de amostra, 

indicando sua importância como uma concorrente do TAV. Os detalhes do nível de 

significância são apresentados no item 6.9.8 

Tabela 5-4: Número de pesquisas completas de PR por modo, com o número 

médio de viagens diárias 

Modo 

Viagens diárias 

médias Entrevistas Taxa da amostra 

Avião 12.846 1.017 7,92% 

Ônibus 39.810 2.984 7,50% 

Carro 68.232 3.732 5,47% 

Total 120.888 7.733 

Resultados para as conexões do Expresso 

5.4.5 A pesquisa de PR produziram um rico conjunto de informações que permitem uma 

análise específica em relação ao fluxo das Regiões Metropolitanas do Rio de Janeiro, 

São Paulo e Campinas apresentadas nesta seção. 


5.4.6 Conforme observado na Figura 5.3, a viagem entre Rio de Janeiro e São Paulo é 

dominada pelos aviões, em 60,4%, destacando a questão da sensibilidade ao tempo 

para viagens entre essas cidades. Do restante, um terço a mais de usuários usa ônibus 

ao invés de carro. A maioria das viagens está relacionada a trabalho para todos os três 

modos, com as viagens aéreas sendo as mais altas, em 77%. 

Figura 5.3: Divisão de modo do modo principal de usuários entrevistados 

Página 75 de 149


5.4.7 A Tabela 5-5 mostra o acesso ao aeroporto para viagens relacionadas a trabalho e não 

relacionadas a trabalho. O acesso é dominado por carro e táxi para as viagens a 

trabalho, enquanto nas viagens não relacionadas a trabalho, o carro e o táxi ainda são 

preferidos, e o ônibus é popular na origem. 

Tabela 5-5: Modos complementares para viagens ao aeroporto, por finalidade de 

viagem 

Principal 

Modo 

Avião 

Opção 

Relacionado a 

Trabalho 


Não 

Relacionado 

a Trabalho 


Relacionado 

a Trabalho 

Não Relacionado 

a Trabalho 

Caminhada 1,68% 0,24% 0,72% 0,24% 

Carro 12,2% 6,59% 18,23% 7,07% 

Ônibus 4,08% 5,16% 1,08% 0,84% 

Outros 1,80% 0,96% 1,32% 1,44% 

Táxi 55,64% 9,83% 53,59% 12,83% 

Van 0,60% 0,60% 1,56% 1,08% 

5.4.8 Para acessar os terminais de ônibus houve a predominância de uso de ônibus local, 

seguido pelo uso de táxis e carros. No destino, ônibus, carro e táxi são todos usados 

quase da mesma forma. O acesso por metrô é limitado a São Paulo, onde o Tietê é o 

único terminal servido pelo metrô. 


5.4.9 Conforme observado na Tabela 5-6, 84% das pessoas que viajam entre o Rio de Janeiro 

e São Paulo possuem carros. Uma proporção maior de viagens feitas por proprietários de 

carro é relacionada a trabalho, talvez refletindo mais viagens de negócios por esse 

grupo. O relacionamento com a renda é considerado como sendo o motivo pelo qual será 

mais provável que as pessoas que não possuem carro escolham o ônibus de custo mais 

baixo e menos provável que escolham o modo aéreo caro, em relação às que possuem 

um carro. 

Tabela 5-6: Principal motivação da viagem por modo 

Proprietário 

de Carro 

Total 

Motivo para Viagem Modo Principal 

Não 

relacionado 

a trabalho 

Relacionado 

a trabalho 

Carro Avião Ônibus 

Não 15,8% 52,0% 48,0% 3,2% 46,0% 50,8% 

Sim 84,2% 30,5% 69,5% 24,2% 61,6% 14,2% 

Renda Média 

5.4.10 A renda mensal média geral dos usuários de ônibus é R$ 3.070, para usuários de carro 

R$ 4.890 e usuários de avião R$ 6.880, mostrando uma correlação clara entre renda e 

escolha de modo. 

5.4.11 A Tabela 5 7 resume o modo por grupo de renda. Estão destacadas as porcentagens 

mais altas de respondentes por modo de transporte. Isso confirma as descobertas dos 

focus group de que o avião é popular entre as pessoas com renda mais alta, enquanto o 

ônibus é o favorito das pessoas de renda mais baixa. 

Tabela 5-7: Variação de renda dos entrevistados 

Renda mensal Carro Avião Ônibus


De R$ 0 a R$ 1.250 4,63% 5,71% 26,22% 

De R$ 1.250 a R$ 2.800 13,90% 7,07% 26,48% 

De R$ 2.801 a R$ 3.900 19,35% 9,62% 15,79% 

De R$ 3.901 a R$ 5.000 22,88% 12,33% 14,23% 

De R$ 5.001 a R$ 6.000 13,08% 11,58% 5,73% 

De R$ 6.001 a R$ 7.000 6,54% 9,32% 3,67% 

De R$ 7.001 a R$ 8.000 5,18% 9,47% 2,25% 

De R$ 8.001 a R$ 9.500 3,54% 7,22% 1,48% 

De R$ 9.501 a R$ 10.800 4,63% 4,81% 1,42% 

Superior a R$ 10.801 6,27% 22,87% 2,73% 

Total 100,00% 100,00% 100,00% 

Figura 5.4: Divisão de modo por variação de renda mensal 

Freqüência de viagem 

5.4.12 A Tabela 5.8 mostra a freqüência com a qual os respondentes fizeram viagens com a 

mesma origem, destino. Viajantes freqüentes (11 a 30 viagens nos últimos 12 meses) 

que são os usuários mais representativos tendem a viajar mais freqüentemente por 

avião, enquanto o carro e o ônibus são usados com uma freqüência similar de viagens. 

Tabela 5-8: Freqüência de viagem por modo 

Número de viagens nos últimos 

12 meses 


Principal Modo 

Carro Avião Ônibus 

1 a 5 56,7% 49,2% 58,% 

6 a 10 15,9% 14,2% 13,5%


11 a 30 20,3% 25,6% 19,5% 

31 a 50 4,4% 7,9% 4,0% 

51 a 100 2,5% 2,9% 3,7% 

Superior a 100 0,2% 0,2% 0,5% 

Total 100,00% 100,00% 100,00% 

Origens e destinos em viagens do Rio a São Paulo 

5.4.13 As Figuras 5.5 e 5.6 apresentam as origens e destinos para viagens entre o Rio de 

Janeiro e São Paulo, a partir das pesquisas expandidas. Elas representam a demanda 

em potencial para o TAV, atualmente feita por avião, ônibus e carro. O número de 

viagens é mostrado pela zona de modelagem; as macrozonas mostradas se igualam às 

discutidas na Seção 6.3 e aos diagramas contidos nas Figuras 6.2 e 6.3. A partir desses 

mapas, é possível avaliar as áreas do Rio de Janeiro e de São Paulo que geram a 

maioria da demanda por viagens entre as cidades. 

5.4.14 No Rio de Janeiro, há também uma alta concentração por todos os três modos nas áreas 

central e do sul (na Macrozona Sul e Barra-Jacarepaguá), de forma específica ao longo 

das praias de Copacabana e Ipanema, que têm altas densidades populacionais, e na 

Barra-Jacarepaguá, com muitas áreas de renda mais alta do que a média. 

5.4.15 Em São Paulo, as viagens estão altamente concentradas no centro tradicional 

(macrozona do Centro) e a sudeste do centro, nas áreas comerciais da Faria Lima e 

Avenida Paulista, refletindo um alto número de viagens relacionadas a trabalho na área. 

60% das viagens são feitas por avião, mas elas são tão altamente concentradas nessas 

áreas que pode parecer que há menos viagens por avião do que por carro ou ônibus. As 

viagens por carro e ônibus também são altas nessas áreas, mas estão mais amplamente 

dispersadas nas zonas Oeste e Norte. 

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Figura 5.5: Origem e destino de viagens das pesquisas expandidas no sistema de 

zoneamento do Rio de Janeiro, por avião, carro e ônibus 

Página 79 de 149


Figura 5.6: Origem e destino de viagens das pesquisas expandidas no sistema de zoneamento de São Paulo, por avião, carro e ônibus 

Página 80 de 149

TAV Brasil: Vol 1 – Estimativas de Demanda e Receita – Relatório Final 

Resultados para Conexões Regionais 

5.4.16 Os resultados obtidos nas pesquisas de PR forneceram dados de entrada para o modelo 

regional. Esta seção resume as descobertas mais importantes dessas pesquisas. 

Finalidade da viagem 

5.4.17 O trabalho de pesquisa mostrou que as ligações regionais atraem mais viagens a 

trabalho do que as viagens de longa distância, provavelmente em virtude das distâncias 

estarem mais relacionadas a viagens metropolitanas. 

Tabela 5-9: Comparação de finalidade de viagem por Expresso e Regional 

Finalidade da 

viagem 

Relacionada a 

trabalho 

Não relacionada 

a trabalho 

Expresso Regional 

66,1% 79,0% 

33,9% 21,0% 

5.4.18 As viagens mais curtas das cidades próximas ao Rio de Janeiro e São Paulo formam 

uma parte substancial das viagens regionais. As matrizes de viagem resultantes por 

modo e finalidade são apresentadas no Anexo D e a Tabela 5 10 resume a posse de 

carros particulares, finalidade da viagem e o principal modo dessas viagens. 

Tabela 5-10: Características de viagens regionais para São Paulo e Rio de Janeiro 

Rio de Janeiro - 

Volta Redonda 

São Paulo - São 

José dos Campos 

São Paulo - 

Campinas 

Distância 

rodoviária 

Proprietário de 

carro Finalidade da viagem Modo principal 

Sim Não 


Relacionada 

a Trabalho 

Não 

Relacionada 

a Trabalho Carro Ônibus 

134km 90,0% 10,0% 79,0% 21,0% 82,8% 17,2% 

96km 88,1% 11,9% 76,0% 24,0% 65,6% 34,4% 

104km 65,1% 34,9% 81,2% 18,8% 43,1% 56,9% 

5.4.19 As viagens entre Volta Redonda/Rio de Janeiro e São José dos Campos/São Paulo 

mostram características similares, com alto número de carros particulares, a maioria de 

viagens a trabalho, e o principal modo na maioria das vezes sendo o carro. As viagens 

entre Campinas e São Paulo são feitas mais freqüentemente por proprietários de carro, e 

a divisão de modo mostra uma maioria de viagens sendo feitas por ônibus. O 

congestionamento do tráfego e os níveis mais altos de serviço de ônibus nessa rota 

também contribuem para um maior compartilhamento do modo de ônibus. 

Pesquisas de Aparecida e do Santuário de Aparecida 

5.4.20 A viagem de turistas ao Santuário de Aparecida é um segmento importante de demanda 

para o TAV, em virtude do número de visitantes que ela atrai, uma vez que a viagem está 

concentrada nos fins de semana e fora dos horários de pico, oferecendo oportunidades 

para uma maior utilização durante os outros horários de demanda mais baixa. Mais de 5 

milhões de viagens por ano em carros, vans e ônibus são feitas dentro da área de 

influência, uma fonte significativa de passageiros em potencial para o TAV.


5.4.21 O Santuário parece ser bem adequado para viagem rodoviária, com 2.000 vagas para 

ônibus e 4.000 vagas para carros disponíveis em um local adjacente ao santuário e 

próximo à rodovia Presidente Dutra, de acordo com o Gerente Geral de Operacões do 

Santuário de Aparecida. 

5.4.22 O gráfico a seguir mostra que o número de visitantes ao Santuário de 2003 a 2008 

cresceu significativamente, de 7 milhões em 2003 para 9,5 milhões em 2008 de acordo 

com os dados fornecidos pelo Santuário. Isso é igual a uma taxa de crescimento médio 

anual de 6,3% ao ano. 

Figura 5.5: Visitantes ao Santuário de Aparecida, 2003 a 2008. 

5.4.23 A Tabela 5 11 apresenta os resultados das pesquisas realizadas no Santuário de 

Aparecida, mostrando a região de origem ou destino e os modos escolhidos para a visita. 

Cada visita representa duas viagens; supomos que cada visitante faz uma viagem de 

volta para sua origem. Cerca de metade de todos os visitantes ao Santuário de 

Aparecida vem de dentro da área de influência do TAV. 

Tabela 5-11: Origem/destino de visitantes ao Santuário de Aparecida. 

Região de Origem/Destino Visitantes em 

Carro Particular 


Visitantes em 

Ônibus e Van 

Campinas 195.623 416.121 

Jundiaí 16.864 122.761 

Região de São Paulo 998.351 967.467 

S. J. Campos 600.359 68.845 

V. Redonda / B. Mansa 212.487 112.668 

Região do Rio de Janeiro 431.719 880.854 

Total 2.455.403 2.568.716 

Observação: Cada visitante representa duas viagens


5.4.24 A Figura 5.8 mostra a porcentagem de distribuição de visitantes por todo o ano de 2007, 

com números acumulados por dias de semana e fins de semana. Os números são 

maiores próximo ao final do ano, quando mais eventos especiais são realizados nessa 

época. O gráfico também mostra que a vasta maioria de visitantes vêm no final de 

semana. 

Figura 5.6: Distribuição de visitantes por mês e dia de semana/fim de semana em 

2007 

Fonte: Calculado pelo Consórcio usando pesquisas e dados do Santuário Nacional 

5.4.25 Em termos de divisão de modo, apesar de o número de ônibus e carros ser quase igual, 

em virtude das diferenças de capacidade de passageiros, os ônibus fretados tomam 75% 

do total de passageiros, o carro 20% com o restante de 5% por serviços de ônibus 

regulares para a cidade de Aparecida. 

5.5 Resumo 

5.5.1 As pesquisas fornecem um rico conjunto de informações que foram incorporadas na 

modelagem de demanda que é parte deste estudo. 

5.5.2 Os pontos a seguir resumem as descobertas das pesquisas: 

o aéreo é o modo dominante entre Rio de Janeiro e São Paulo, respondendo por 

mais de 60% das viagens. A maioria das viagens são relacionadas a trabalho 

para todos os três modos, com o aéreo sendo o mais alto em 77%; 

a viagem aérea é usada para viagem freqüente (11 a 30 viagens nos últimos 12 

meses) em uma medida maior do que ônibus e carro; 

84% das viagens entre o Rio de Janeiro e São Paulo são feitas por proprietários 

de carro que preferem o avião e somente 24% de proprietários de carro usam 

seu carro para viajar do Rio de Janeiro para São Paulo. Os não proprietários de 

carro geralmente viajam de ônibus; 

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os respondentes de renda mais alta viajam de avião mais freqüentemente, 

enquanto os de renda mais baixa preferem o ônibus; 

a análise das origens e destinos das viagens mostra que uma concentração de 

viagens entre Rio de Janeiro e São Paulo começa e/ou termina nos centros de 

suas respectivas cidades, com a Zona Sul no Rio de Janeiro e área da Avenida 

Paulista de São Paulo também gerando muitas viagens; e 

as viagens a trabalho são muito mais predominante em viagens regionais mais 

curtas, especificamente de Campinas e São José dos Campos para São Paulo, e 

Volta Redonda para o Rio de Janeiro. 

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6 Desenvolvimento de Modelo 


6.1.1 Este capítulo apresenta detalhes sobre o desenvolvimento do modelo. Ele começa com 

uma descrição da estrutura geral do modelo e, então, descreve a rede em geral, 

incluindo o sistema de zoneamento e fonte de tempos de viagem e custos. O 

desenvolvimento da matriz de viagem é, então, descrito acompanhado de um esboço do 

modelo de demanda integrado. A maior parte do capítulo então detalha os 3 submodelos 

antes de concluir com uma discussão das avaliações implícitas no modelo. Os capítulos 

subseqüentes descrevem o uso do modelo. 

6.1.2 O objetivo do modelo é fornecer uma estrutura e um processo para o desenvolvimento de 

diversos cenários. As previsões do número de passageiros e receita para o TAV no 

corredor Rio de Janeiro/São Paulo/Campinas são exigidas em diversas premissas 

diferentes, enquanto o modelo deve ser capaz de prever as grandes alterações no 

comportamento de viagem que podem ser esperadas. 

6.1.3 Apesar de existirem modelos para as áreas do Grande Rio de Janeiro e São Paulo, eles 

não são adequados para a modelagem interurbana. Portanto, um novo modelo foi 

desenvolvido usando os dados de preferência revelada e declarada descritos no Capítulo 

5, acompanhados de dados da rede de transporte descritos nos Capítulos 2 e 3 para 

calibrar um modelo integrado de 3 estágios. Conforme mencionado acima, o processo de 

desenvolvimento de modelo incorporou aconselhamento da INGENIERIA DICTUC na 

Pontificia Universidad Catolica de Chile, Santiago. 

6.2 Estrutura de Modelo Geral 

6.2.1 A Figura 6.1 apresenta uma figura simplificada da estrutura do modelo, que mostra como 

as medidas de acessibilidade, utilidade da viagem ou custo generalizado da viagem, 

realimentam os estágios anteriores do modelo. As linhas pontilhadas indicam um 

processo de feedback ou um opcional, as outras linhas sólidas mostram o processo. 

6.2.2 Os dados de entrada para o modelo incluem dados demográficos tais como população, 

pessoas empregadas e renda, e também informações de oferta de transporte, tais como 

custo e tempos de viagem. Esses dados são, então, usados em uma série de 

submodelos que determinam o número total de viagens realizadas, os destinos para 

essas viagens e o modo escolhido para cada viagem. 

6.2.3 A escolha do modo é feita com base no custo relativo ou ―utilidade‖ de cada modo. O 

custo geral de todas as viagens em potencial fornece uma medida de acessibilidade, e 

isso é alimentado de volta ao processo de modelagem de viagem para que a escolha de 

destino de viagem e o número geral de viagens seja sensível a alterações à oferta de 

transporte, possibilitando que viagens sejam ―induzidas‖ pela acessibilidade melhorada. 

Isso se compara com os modelos convencionais de quatro estágios nos quais as origens 

e destinos de viagem gerais são freqüentemente independentes da acessibilidade. Um 

componente secundário de demanda induzida é incorporado por meio de alterações aos 

dados de entrada sócio-demográficos com base em visões derivadas de forma 

independente do impacto potencial do TAV no desenvolvimento regional. 

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6.2.4 Esse modelo altamente sofisticado foi desenvolvido em virtude de o TAV representar 

uma grande alteração com relação à oferta de transporte existente. Modelos mais 

simples, que talvez incluam somente o elemento de escolha de modo, não seriam 

capazes de incorporar os impactos nos padrões de viagem e o aumento no número geral 

de viagens de demanda induzida. Além disso, este modelo é capaz de reconhecer as 

diferenças nos relacionamentos entre os modos, com pessoas escolhendo entre vôos 

após já ter escolhido aéreo, em lugar de simplesmente fazer uma escolha entre ônibus, 

carro, avião ou trem. 

Figura 6.1: Estrutura Modelo 

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6.3 Sistema de Zoneamento 

6.3.1 Os modelos regionais existentes para as áreas de Rio de Janeiro e São Paulo, foram 

desenvolvidos para estudos de planos diretores. Esses modelos, PDTU para a região do 

Rio de Janeiro (53 zonas) e PITU para a região de São Paulo (96 zonas), fornecem a 

base para o sistema de zoneamento nessas áreas. Para as áreas intermediárias os 

limites municipais das cidades nas quais as estações são propostas formam a base para 

as zonas. Os dados de origem-destino de viagem a partir das pesquisas de preferência 

revelada fornecem viagens nesse grau de detalhe, e essa desagregação foi usada para 

todo o trabalho de estimativa de modelo, incluindo a determinação de tempo de acesso. 

Apenas para o trabalho de previsão, as zonas foram agregadas em 16 macrozonas 

refletindo o agrupamento de viagens e a densidade da realização de viagens. 

6.3.2 Para as estimativas de previsão, São Paulo foi agregado em 7 zonas, o Rio de Janeiro 

em 5 zonas e as 4 restantes representam os municípios de Volta Redonda/Barra Mansa, 

São José dos Campos, Jundiaí e Campinas. A Figura 6.2 apresenta o sistema de 

zoneamento usado para o corredor com o sistema de zonas mais detalhado das áreas do 

Rio de Janeiro e São Paulo usado na estimativa de modelo apresentada na Figura 6.3. 

As áreas fora das zonas apresentadas não estão incluídas no modelo, salvo se o 

componente principal da viagem por avião ou ônibus estiver entre as zonas ―incluídas‖. 

6.3.3 A agregação de zonas garante que o modelo permaneça de um tamanho tratável e 

possa ser adequadamente apoiado por dados de entrada e distribuição de viagem. 

Naturalmente, qualquer agregação de zonas sempre resultará na perda de detalhe, mas 

deverá ser enfatizado que os modelos de divisão de modo foram estimados usando 

dados desagregados e o sistema de zonas mais detalhado, e, de forma similar, o tempo 

de acesso também foi estimado usando o sistema de zonas mais detalhado. 

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Figura 6.2: Sistema de Zoneamento Modelo 

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Figura 6.3: Sistema de Zoneamento Modelo no Rio de Janeiro e em São Paulo 

6.4 Rede de Transporte 

6.4.1 O modelo inclui 7 modos existentes e os 2 ―modos‖ do TAV. Além do modo de automóvel, os 

ônibus são divididos em 3 níveis de qualidade, variando das configurações normais de ônibus a 

ônibus leito com viagem à noite, com assentos reclináveis. Os serviços aéreos, que são 

pertinentes apenas para o modelo expresso, são divididos em 3 grupos com base na 

combinação de aeroporto - ou seja, Santos Dumont (no centro do Rio de Janeiro) a Congonhas 

(centro de São Paulo), Galeão (Internacional do Rio de Janeiro) a Congonhas e Galeão a 

Guarulhos (Internacional de São Paulo). Não há atualmente vôos entre os aeroportos de 

Santos Dumont e Guarulhos e esse movimento não é considerado. O TAV está incluído nas 

classes padrão e executiva. 

6.4.2 Os tempos de acesso e complemento de viagem foram incluídos como variáveis de dados de 

entrada durante a estimativa e previsão de modelo. O tempo de acesso representa o tempo 

gasto para viajar da origem ao aeroporto ou estação, enquanto o complemento de viagem 

representa o tempo entre o aeroporto ou estação e o destino final. Os tempos foram estimados 

separadamente para acesso/complemento de viagem por carro e por transporte coletivo e são 

apresentados no Anexo C. 

6.4.3 A estimativa do submodelo de divisão de modo (vide a Seção 6.10) foi realizada usando dados 

discretos, ou seja, cada registro individual foi usado separadamente sem agregação. O tempo 

de acesso nesse estágio tem como base o sistema de zonas mais detalhado, a saber, o 

sistema PDTU para a região do Rio de Janeiro (53 zonas) e PITU para a região de São Paulo 

(96 zonas). Cada registro individual foi alocado a uma dessas zonas e o tempo de acesso 

escolhido a partir do tempo em transporte coletivo ou de carro, dependendo do modo declarado 

pelo respondente. Como os modelos foram estimados usando os modos existentes e futuros, 

esses tempos de acesso incluíram não apenas os aeroportos e estações de ônibus existentes, 

mas também as estações de TAV propostas. Dessa forma, durante a estimativa do modelo, os 

tempos de acesso e complemento de viagem foram incorporados no nível mais detalhado 

possível. Tabelas completas de acesso/complemento de viagem por carro para Rio de Janeiro 

e São Paulo são fornecidas no Anexo C. 

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6.4.4 A agregação de zona somente foi necessária no estágio da previsão. Conforme discutido 

acima, isso reflete as matrizes de viagem esparsas no sistema de zonas detalhado, com as 

zonas agregadas cuidadosamente projetadas com base no agrupamento de viagens no nível 

desagregado. Entretanto, o tempo de acesso e complemento de viagem entre o centróide 

dessas zonas maiores e as estações ou aeroportos foi calculado com base nos tempos de 

acesso a partir de cada uma das zonas componentes, de forma que esse elemento do modelo 

é determinado usando o sistema de zona mais detalhado disponível. Os registros de pesquisa 

expandida, que incluem os tempos de viagem entre cada zona metropolitana detalhada e cada 

estação ou aeroporto, foram usados para medir os tempos de acesso para carro e transporte 

coletivo para o sistema de zona agregada. Esses tempos de acesso médio ponderados foram, 

então, usados para o estágio de previsão. 

6.4.5 Os tempos de viagem na rede rodoviária têm como base as redes de simulação existentes nos 

modelos de planejamento metropolitano oficiais para o Rio de Janeiro e São Paulo (PDTU & 

PITU). Para o Rio de Janeiro, cujo modelo data de 2003, pesquisas de tempo de viagem foram 

realizadas em agosto de 2008 usando um veículo equipado com um GPS. O veículo percorreu 

algumas rotas importantes (um mapa das rotas é apresentado como Figura 6.4) e, dessa 

forma, produziu um conjunto de tempos de viagem atualizados que foram usados para ajustar 

a rede do modelo metropolitano. Para a área de São Paulo, as pesquisas de tempo de viagem 

foram realizadas em 2006 para o modelo regional e essas foram consideradas recentes o 

suficiente para derivar os tempos nessa área. Os tempos de viagem na área interurbana têm 

como base velocidades de fluxo livre. Apesar de não haver tempo de acesso separado, os 

atrasos foram incluídos no modelo com base no tempo adicional médio que pode ser incorrido 

acima do tempo de viagem ideal. Os custos, que são de acordo com os preços de 2008, 

incluem todos os pedágios nas 8 praças de pedágio. Os custos operacionais do veículo, 

amplamente relacionados a combustível, foram estimados em R$ 0,25/km com base na média 

de consumo e custos de combustível. 

Figura 6.4: Pesquisas de Tempo de Viagem na Área Urbana do Rio de Janeiro 

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6.4.6 Há serviços de ônibus freqüentes operando entre o Rio de Janeiro e São Paulo, levando cerca 

de 5 a 6 horas para viajar entre as cidades. O modelo inclui a divisão de tempo geral em 

diversos componentes, incluindo tempo de acesso e tempo dentro do veículo. O tempo dentro 

do veículo tem como base as tabelas de horários para as rotas, mas o modelo também inclui o 

―atraso‖, lançado como a discrepância média observada a partir dos tempos de viagem 

publicados. Conforme discutido acima, o tempo de acesso para a estimativa do modelo tem 

como base o tempo nas redes viária e de transportes coletivos a partir de cada uma das 53/96 

zonas originais que compõem as zonas agregadas no Rio de Janeiro e em São Paulo, porém, 

foram agregadas para previsão. Os preços de passagens dos ônibus são tirados de fontes 

publicadas. 

6.4.7 Os serviços aéreos entre São Paulo e Rio de Janeiro operam 3 das 4 combinações de 

aeroportos em potencial, porém, a rota mais popular é entre Santos Dumont e Congonhas (os 

dois aeroportos centrais). Conforme ocorre com os ônibus, os tempos de viagem entre os 

aeroportos são separados em acesso e tempo no veículo, com um tempo de ―atraso‖ adicional. 

O tempo no veículo tem como base a viagem programada, mas inclui um adicional de 50 

minutos para refletir o check-in, liberação de segurança e processamento de chegada. 

Conforme com o ônibus, os tempos de acesso tiveram como base os tempos para/de cada um 

dos 53/96 sistemas de zona originais. O atraso é o tempo adicional médio observado gasto 

para vôos comparado com a tabela de horários. Os preços de passagens são representados 

como preços médios com base em consulta com agências de viagem. 

6.5 Obtenção da Matriz de Viagem Observada 

6.5.1 Antes do desenvolvimento do modelo, é necessário converter as viagens pesquisadas 

descritas no Capítulo 5 em matrizes de viagem observadas por modo. O objetivo do processo 

de calibragem é desenvolver um modelo que seja capaz de replicar essas matrizes observadas 

tanto quanto possível, garantindo que ele produza uma boa representação do comportamento 

atual. 

6.5.2 As pesquisas foram realizadas em todos os modos - em praças de pedágio para carros e no 

aeroporto e terminais rodoviários para esses modos. Quando o número total de viagens é 

conhecido, como é o caso de avião e ônibus, os dados da pesquisa podem ser expandidos 

para esse total. Para viagens de carro, o processo é um pouco mais complexo, já que a fonte 

do ―total‖ é representada por tráfego em diversas praças de pedágio. Em primeiro lugar, o 

tráfego total nas praças de pedágio deverá ser expandido para ―total de pessoas‖ com base na 

ocupação do veículo observada em cada praça. Então, enquanto as pesquisas podem ser 

expandidas para ―total de pessoas‖ observadas em cada praça específica, um problema de 

contagem dupla surge ao tentar combinar as matrizes. Isso ocorre em virtude de muitas das 

origens-destinos terem passado por mais do que um local de pesquisa, e, o simples acréscimo 

às pesquisas representaria essas viagens em excesso. 

6.5.3 Para cada movimento de origem-destino, o padrão de viagem escolhido foi aquele derivado do 

local considerado o mais confiável. Isso foi definido como o local que tem a mais alta taxa da 

amostra para esse movimento específico. Nossos procedimentos de pesquisa/expansão 

chegaram a uma proporção de 29% das viagens que passaram pela Rodovia Dutra em 2008 

serem entre Rio de Janeiro e São Paulo. Uma pesquisa totalmente independente da 

concessionária da rodovia em 2006, estimou um valor de 27% para essas viagens. As matrizes 

foram então, balanceadas garantindo o mesmo número de viagens em ambas as direções. 

6.5.4 Somente as viagens que podem potencialmente escolher o TAV foram usadas no modelo. Isso, 

em geral, inclui somente viagens entre as áreas mostradas no mapa de zonas das Figuras 6.2 

e 6.3. Para viagens de carro isso considera uma suposição conservadora de que o sistema de 

park and ride [estacionamento integrado] de longa distância seja considerado não atrativo. Por 

ar, todas as viagens entre Rio de Janeiro e São Paulo ou Campinas são incluídas quando elas 

envolvem um check-in e a saída de 2 dos 3 aeroportos. Isso torna a suposição conservadora 

de que conexões a vôos para outros destinos não são incluídas, refletindo a redução de preços 

de passagem limitada que seria esperada da perda desse trecho do vôo. 

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6.5.5 Para viagens de ônibus, somente aqueles que usam serviços que param próximo às estações 

obrigatórias estão incluídos. As viagens a partir de áreas não servidas pelo TAV foram 

excluídas, se elas atualmente usam serviços diretos para atingir o destino final, já que se 

espera que esses serviços continuem a ser operados. Entretanto, quando passageiros dessas 

áreas são transferidos em locais nos quais as estações do TAV são propostas, as viagens são 

tratadas como tendo iniciado a partir da área servida pelo TAV; espera-se que o modo de 

acesso permaneça o mesmo. As viagens feitas por ônibus fretados são consideradas no 

escopo de uma forma similar aos ônibus regulares, que é uma suposição um tanto otimista 

considerando a conveniência oferecida por esses serviços. As matrizes de viagem resultantes 

por modo e finalidade são apresentadas no Anexo D. 

6.6 Modelo de Demanda Integrada 

6.6.1 O modelo de demanda é um modelo de escolha logit integrado de última geração. Os três 

estágios do próprio modelo representam três escolhas hierárquicas, se viajará ou não, para 

onde viajar, e como viajar, conforme apresentado na Figura 6.5. Cada estágio é modelado 

separadamente para cada uma das quatro finalidades de viagem (regional/longa distância, por 

viagem relacionada a trabalho e não relacionada a trabalho). Essa abordagem, resultando em 

um modelo altamente sofisticado e intuitivo, foi adotada por diversos modelos interurbanos 

recentes destinados a incorporar o trem de alta velocidade. Esses incluem o modelo de 

demanda do Eurotúnel e o modelo de demanda de viagem de longa distância emergente do 

governo do Reino Unido. 

Figura 6.5: Escolhas feitas nos 3 estágios do modelo 

6.6.2 Em cada nível de escolha, as opções com ―utilidade‖ mais elevada mais provavelmente serão 

escolhidas em lugar daquelas com menor utilidade. O objetivo da calibragem do modelo é 

determinar quais elementos de viagem são incluídos nessa utilidade e o valor relativo de cada 

um. 

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6.6.3 O primeiro estágio, geração de viagem, resulta na produção de viagens a partir de cada área 

em relação às variáveis sócio-econômicas, e o tipo de área em que ela está (por exemplo, no 

cento da cidade). Contudo, a probabilidade de origens de viagem (ou produções) a partir de 

uma determinada área também depende de quão ―atrativos‖ são os destinos com relação ao 

acesso fácil. O submodelo de escolha de destino determina esse nível de ―atração‖ ou 

―utilidade de viagem‖ para cada destino. 

6.6.4 A escolha de destino é feita para cada origem de viagem com base nas características desse 

destino, usando dados sócio-econômicos similares ao submodelo de geração de viagem para 

produzir ―utilidade de viagem‖ para cada zona. Novamente, também há o feedback do estágio 

seguinte, com a utilidade da viagem dependente de quão fácil é (em termos de custo 

generalizado ou utilidade de viagem) atingir o destino a partir das origens dessa viagem. 

6.6.5 A escolha de modo é a terceira etapa, e para cada movimento de origem-destino isso se 

baseia no custo generalizado ou na utilidade da viagem dos modos disponíveis. Para a escolha 

de modo, a utilidade inclui todos os componentes de custo de viagem, tais como tempo e preço 

de passagem, mas também inclui tendências a modos específicos e os efeitos da renda na 

escolha de modo. 

6.6.6 Todos os estágios de escolha são modelos de escolha Logit. Para esses modelos, a 

probabilidade da opção 1 de escolha (P1), depende da utilidade (V) dessa escolha e de todas 

as outras escolhas: 

P 

1 

exp( V1) 

exp( Vk 

k 

) 

V é normalmente expresso como uma função linear incluindo componentes mensuráveis de 

utilidade X, cada um com um coeficiente : 

V X 

k 

k k 

6.6.7 Para um submodelo de escolha de modo, os componentes de utilidade podem ser tempos de 

viagem e preços de passagem, enquanto para um submodelo de geração de viagem eles 

podem incluir número de trabalhadores ou renda média. Os coeficientes convertem os diversos 

componentes de utilidade a partir de suas próprias unidades (por exemplo, o custo pode ser 

em R$, enquanto o tempo pode ser em minutos) em uma ―utilidade genérica‖. Após resolvida a 

escala das unidades, o tamanho dos coeficientes com relação uns aos outros fornece uma 

indicação sobre a importância relativa de cada componente; por exemplo, ao comparar os 

modelos que usam o mesmo tempo (minutos) e unidades de custo (R$), um índice maior entre 

os coeficientes de tempo e custo sugere que o tempo é mais importante (ou seja, o valor do 

tempo é maior). Além disso, a magnitude de todos os coeficientes fornece uma indicação sobre 

quanto da escolha é explicado pelos componentes de utilidade e, dessa forma, ―lógica‖. 

Coeficientes maiores sugerem um grau maior de escolha ―lógica‖, mais uma vez, permitindo a 

diferença nas unidades. Se os dois modelos fossem comparados, ambos usando as mesmas 

unidades e ambos tendo coeficientes com os mesmos tamanhos relativos uns com os outros 

(por exemplo, mesmo valor de tempo), o modelo com a maior magnitude de coeficientes 

tenderia a ser mais sensível (em um caso extremo, toda a demanda escolheria o modo mais 

favorecido, com nenhum para os outros), enquanto o modelo com coeficientes menores 

tenderia a dividir a demanda mais equilibradamente entre cada modo. 

6.6.8 Uma estimativa do modelo integrado foi realizada de uma forma seqüencial, com base nos 

dados de preferência revelada/preferência declarada combinados, porém, na ordem inversa à 

sua aplicação. A calibragem começa com o submodelo de escolha modal já que a medida de 

acessibilidade (o logsum de utilidades para todos os modos) é estimada neste estágio e é 

então exigida nas duas outras etapas. A utilidade a partir do estágio de escolha de modo é 

usada para calibrar o submodelo de escolha de destino, e a utilidade a partir desse estágio é 

exigida na estimativa do estágio de geração de viagem. Outros detalhes sobre a técnica de 

preferência declarada são fornecidos no Anexo E. 

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6.7 Geração de Viagem 

6.7.1 A geração de viagem é normalmente realizada usando um modelo hierárquico de 

escolha/freqüência combinado. Inicialmente, calcula-se a probabilidade de que uma pessoa 

escolherá fazer uma viagem por uma finalidade específica em um determinado período. 

Subseqüentemente, pode-se estimar a probabilidade de que algumas pessoas realizem mais 

do que uma viagem. O volume total de viagem é, dessa forma, obtido pela multiplicação do 

número de pessoas de cada tipo por sua probabilidade de fazer uma ou mais viagens. Para 

esse estudo, entretanto, as freqüências reportadas a partir das pesquisas para quaisquer pares 

de origem - destino determinados foram inferiores a uma viagem de trabalho por dia e uma 

viagem não relacionada a trabalho por semana. A etapa da escolha da freqüência foi, portanto, 

desnecessária. 

6.7.2 Os quatro submodelos de geração de viagem são apresentados na Tabela 6.1 abaixo, onde a 

utilidade de não fazer uma viagem é estabelecida em zero. Para cada zona, a probabilidade de 

viagem é fatorada pela população daquela zona para determinar o número de viagens feitas 

em um dia (para viagens de trabalho) ou número de viagens feitas em uma semana (para 

viagens não relacionadas a trabalho). Essas são, então, fatoradas para viagens por ano. 

Observe que o número geral de viagens geradas representa apenas aquelas dentro do 

corredor (ou seja, geralmente viagens interurbanas) e não todas as viagens geradas pelas 

zonas. 

6.7.3 Para os submodelos de geração de viagem expressa, muito provavelmente em virtude da 

gama muito pequena de variação dentro das zonas para as viagens mais longas, revelou-se 

difícil obter o efeito real da variável de acessibilidade; na verdade, sua presença fez com que 

as variáveis dummy atribuídas ao Rio de Janeiro e São Paulo perdessem o significado 

estatístico. Em virtude disso, os mesmos valores produzidos pelos submodelos regionais foram 

atribuídos à variável de acessibilidade, para viagens a trabalho e não relacionadas a trabalho, 

estimando novamente os outros coeficientes. 

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Tabela 6-1: Submodelos de Geração de Viagem 

Parâmetro Valor 

Expressa – 

Relacionada a 

trabalho 

Expressa – Não 

relacionada a 

trabalho 

Índice 

T Valor Índice T Valor 


Regional – 

Relacionada a 

trabalho 

Regional – Não 

relacionada a 

trabalho 

Índice 

T Valor Índice T 

Constante -13,15 -18,89 -16,06 -13,19 -6,78 -10,81 -9,81 -2,96 

Renda Média 

(R$000) 0,76 6,80 0,53 4,11 0,43 3,59 0,46 3,97 

Veículos/popu 

lação - - 6,442 1,26 

Dummy – a 

zona está no 

Rio de 

Janeiro 1,26 3,68 1,11 1,87 -3,732 -4,88 -2,49 -1,66 

Dummy – a 

zona está em 

São Paulo - - -1,16 -1,41 -2,39 -7,13 -2,08 -4,88 

Dummy – a 

zona está na 

Área 

Comercial 

Central 4,00 9,70 4,40 10,54 4,27 10,64 4,49 10,47 

Acessibilidade 

(Logsum de 

escolha de 

dest.) 0,12 * 0,54 * 0,12 0,60 0,54 1,08 

R2 0,94 0,96 0,96 0,96 

R2 (ajustado) 0,92 0,92 0,94 0,94 

*Valor de acessibilidade derivado do submodelo regional 

6.7.4 O grupo de renda é incluído como a média para a zona em milhares de R$/mês. Contudo, cada 

uma das três classes de renda foi modelada separadamente para cada zona. A classe de baixa 

renda representa aqueles que recebem menos do que R$ 2.000 por mês, enquanto o grupo de 

alta renda recebe mais do que $ 5.000 por mês. Em virtude das complexidades do modelo 

Logit , a sensibilidade à renda é diferente por zona dependendo dos outros parâmetros. 

Contudo, um aumento de renda total de 1% aumenta a produção de viagens de trabalho 

expressas em 4,4%, caeteris paribus. 

6.7.5 Para tentar avaliar a validade desse resultado, recuperamos alguns dados anteriores sobre o 

aumento de demanda comparado a um indicador de renda, PIB per capita. Infelizmente, os 

únicos dados confiáveis são da viagem aérea entre Rio de Janeiro e São Paulo, porém, 

conforme apresentamos, esse mercado forma a maior parte das viagens no corredor. Os dados 

para um período de dez anos são apresentados na Tabela 6-2.


Tabela 6-2: PIB/Capita e Crescimento de Passageiros Aéreos 

Ano 

PIB/Capita 

US$ 2007 (em 

milhares) 


Passageiros aéreos, 

Rio a Sao Paulo 

(milhares) 

1998 $ 6,84 2.375 

1999 $ 6,76 3.063 

2000 $ 6,95 4.082 

2001 $ 6,93 4.144 

2002 $ 7,02 3.890 

2003 $ 7,00 3.743 

2004 $ 7,31 4.069 

2005 $ 7,44 4.609 

2006 $ 7,65 4.658 

2007 $ 7,99 4.414 

Fontes: ANAC Annals; IPEADATA, PIB per capita, Brasil 

6.7.6 A taxa de crescimento geométrico médio do PIB/capita foi de 1,7% ao ano, e a da demanda por 

viagem aérea foi de 7,1% ao ano. Nessas taxas, um aumento médio de 1% no PIB/capita 

implicaria em um aumento médio de 4,2% na demanda. Um outro estudo independente 3 

desenvolvido especificamente para o serviço de ponte aérea do Rio de Janeiro a São Paulo, 

derivou uma especificação log-log de uma equação de demanda, onde o coeficiente do log 

(PIB) tinha o valor de 3,963, que seria ainda maior em um relacionamento linear. 

6.7.7 De forma similar, para viagens expressas não relacionadas a trabalho, um aumento de renda 

total de 1% aumenta a produção total de viagem em 2,8%; o mesmo aumento na frota de 

carros particulares aumentaria as taxas de produção de viagem em 2%. Esses elementos são 

incluídos para garantir que o modelo seja sensível a efeitos sócio-econômicos suficientes de 

forma que quaisquer alterações a essas variáveis resultantes do TAV possam ser refletidas no 

modelo. 

6.7.8 As constantes representam outras medidas de propensão à viagem não explicadas por outras 

variáveis. Os valores são valores negativos grandes refletindo a baixa utilidade (e, ainda, a 

freqüência) de viagens de longa distância. 

6.7.9 A medida de acessibilidade é alimentada de volta a partir do submodelo de escolha de destino. 

Para consistência com a teoria da maximização de utilidade usada na modelagem de escolha, 

essa medida de acessibilidade deverá ser a utilidade esperada máxima (logsum) do submodelo 

de escolha de destino. Em virtude de o número de destinos ter que se equiparar ao número de 

origens, as alterações à acessibilidade resultarão em alterações ao número absoluto de 

viagens somente nesse estágio de produção de viagem, ou seja, o modelo é considerado como 

sendo ―restringido unicamente‖, possibilitando a incorporação de viagens induzidas. 

6.7.10 Isso é diferente dos modelos de geração de viagem tradicionais (tais como usados nos 

modelos de 4 estágios) nos quais há também uma geração explícita para determinar o número 

de atrações de viagem, (o componente de "atração" da viagem). O número total de viagens é, 

portanto, ―restringido duplamente‖ e significa que a maior acessibilidade não leva a um 

aumento geral na realização de viagens. Na abordagem utilizada, o número de destinos de 

viagem depende do número de produções de viagem, e a distribuição dos destinos é 

determinada pelo submodelo de escolha de destino de viagem. Uma acessibilidade aprimorada 

sempre resultará em produções adicionais de viagem. 

3 Oliveira, A. V. M. (2005) Os Impactos da Liberalização na Concorrência em um Mercado de Ponte Aérea. 

Documento de Trabalho n o 006 – Núcleo de Estudos em Competição e Regulação do Transporte Aéreo (NECTAR) 

Série de Documentos de Trabalho. São José dos Campos, SP. Disponível em http://www.ita.br/~nectar.


6.7.11 As equações de geração de viagem são aplicadas a cada uma das zonas por grupo de renda e 

por pessoas proprietárias ou não de carros. A Tabela 6.3 e a Tabela 6.4 comparam as origens 

de viagem observadas e modeladas por área para os submodelos expressos e regionais 

separadamente. A Tabela 6.5 apresenta um resumo de todas as viagens por área em milhares 

de viagens por ano. 

Área 

Tabela 6-3: 2008 Submodelo de Geração de Viagem Expressa Observada comparada à 

Modelada 

Relacionada a trabalho Não relacionada a trabalho 

Observad 

a Modelada Diferença 


Observad 


Rio de Janeiro 2.468 2.219 -249 1.167 1.104 -63 

V. Redonda/B. 

Mansa 0 0 0 0 0 0 

S.J. Campos 0 0 0 0 0 0 

São Paulo 2.664 2.540 -124 1.188 1.114 -74 

Jundiaí 0 0 0 0 0 0 

Campinas 166 202 36 116 116 0 

TOTAL 5.297 4.961 -336 2.470 2.334 -136 

Área 

Tabela 6-4: 2008 Submodelo de Geração de Viagem Regional Observada comparada à 

Modelada 

Relacionada a trabalho Não relacionada a trabalho 

Observad 


Observad 


Rio de Janeiro 953 900 -53 267 298 31 

V. Redonda/B. 

Mansa 

1.041 860 -181 285 207 -78 

S.J. Campos 3.132 3.844 712 718 930 212 

São Paulo 12.164 10.712 -1.452 3.589 3.146 -443 

Jundiaí 4.466 3.172 -1.294 1.094 1.109 15 

Campinas 6.866 9.793 2.927 1.757 2.161 404 

TOTAL 28.622 29.281 659 7.710 7.851 141 

Tabela 6-5: 2008 - Resumo de Geração de Viagem 

Área Observada Modelada Diferença 

Rio de Janeiro 4.855 4.520 -335 

V. Redonda/B. Mansa 1.326 1.067 -259 

S.J. Campos 3.849 4.774 925 

São Paulo 19.604 17.512 -2.092 

Jundiaí 5.560 4.281 -1.279 

Campinas 8.904 12.272 3.368 

TOTAL 44.098 44.426 328


6.7.12 Os submodelos iniciais prevêem bem as produções de viagem, especificamente para as 

principais áreas de Rio de Janeiro e São Paulo. As viagens em geral estão dentro de 1% das 

observadas. Contudo, em uma segunda etapa de calibragem, o termo constante das equações 

de geração de viagem foi novamente calibrado com base nessa comparação de forma que as 

viagens modeladas se equiparassem exatamente às viagens observadas. 

6.8 Distribuição de Viagem 

6.8.1 A distribuição de viagem está incluída como submodelo de escolha de destino, porém, é 

derivada do modelo de gravidade convencional normalmente usado na modelagem de viagem 

de 4 estágios. Ele é denominado modelo de gravidade em virtude de presumir que o número 

de viagens entre dois locais depende do ―tamanho‖ dos dois locais, em termos de atividade em 

potencial, e o custo, ou ―distância‖ entre eles. Pode ser provado que o modelo de gravidade 

pode ser apresentado como um modelo logit com utilidade para destino j calculada conforme a 

seguir: 

V ln( B ) 

j 

j 

C 

ij 

6.8.2 B é uma medida calibrada do tamanho da atração para a área j, Cij é o custo generalizado para 

viajar entre as áreas e j, e β é um parâmetro para ser estimado. O tamanho da atração de j 

está relacionado a variáveis sócio-econômicas similares às usadas no submodelo de geração 

de viagem, tais como população e nível de renda. Na verdade, esse componente do 

submodelo de escolha de destino tem muitas similaridades com o cálculo de atração de viagem 

convencional usado nos modelos de geração de viagem de 4 estágios. Na modelagem, o custo 

generalizado - a medida de acessibilidade - deve ser a logsum da utilidade de viajar para a 

zona j a partir de todas as origens, determinada no próximo nível de escolha (ou seja, a 

escolha de modo). 

6.8.3 Alterações à acessibilidade, refletidas pela maior realização de viagem total no estágio de 

geração de viagem, resultarão em alterações aos padrões de viagem no estágio de distribuição 

de viagem. Quando a acessibilidade melhora, normalmente se espera um aumento nas 

viagens, porém, é possível observar uma redução em movimentos específicos se a atração de 

outros destinos aumentar de forma significativa. 

6.8.4 A fórmula funcional a seguir foi desenvolvida para incluir as variáveis de tamanho da atração e 

a logsum da utilidade de escolha de modo dentro da mesma equação: 

V j ln ( 1S1 

) ( 2S 

2 ) exp 2 ( 3S 

3) 

exp 3 ... ( nS 

n ) exp n 0 

6.8.5 S1, S2 e S3 são três exemplos de variáveis de tamanho, enquanto os valores α são calibrados 

representando em escala os parâmetros para possibilitar a soma de todas as variáveis de 

tamanho de atração em um único ―tamanho de atração‖ relativo. Uj é a logsum da utilidade de 

viajar para o destino j (derivada do submodelo de escolha de modo). Temos, então, 

coeficientes , conforme é usual no cálculo de utilidade do modelo logit para converter todos os 

componentes em uma única medida de utilidade. Não é possível estimar um parâmetro para 

cada uma das variáveis de tamanho, em virtude de a agregação de uma constante não 

produzir uma variação nas probabilidades; por esse motivo, o algoritmo sugere não estimar um 

coeficiente para uma das variáveis de tamanho. A prova do relacionamento entre o modelo de 

gravidade e o modelo logit e o desenvolvimento da equação de utilidade de escolha de destino 

estão incluídos no Anexo E. 

6.8.6 Os valores α são estimados antes da estimativa da equação logit, de forma que a função de 

utilidade pode ser reescrita conforme abaixo: 

V j ln S1 

S 2 exp 2 S3 

exp 3 ... S n exp n 0 

6.8.7 Dois submodelos de escolha de destino foram calibrados, um para viagens relacionadas a 

trabalho e um para viagens não relacionadas a trabalho. As funções de utilidade dos modelos 

são calculadas conforme a seguir, e de acordo com a equação apresentada acima: 


U 

j 

U 

j


V 

d 

lsm * Ln( 

Sd 

) k( 

LogSumM d ) 

O coeficiente lsm é simplesmente o valor que, no software ALOGIT, multiplica o logaritmo na 

expressão acima, e é estabelecido a um valor pré-determinado = 1. As variáveis de tamanho, 

Sd são estimadas usando as seguintes equações: 

S 

work 

d 

S 

non 

d 

work 

[ EMP] 

exp( cbdsp)[ 

SPCentre] 

exp( cbdrio)[ 

RioCentre] 

exp( zi 

)[ zd 

] 

[ POP ] exp( cbdsp)[ 

SPCentre] 

exp( cbdrio)[ 

RioCentre] 

exp( zi 

)[ zd 

] 

6.8.8 SPCentre e RioCentre são variáveis dummy se o destino for o centro de São Paulo ou do Rio 

de Janeiro respectivamente, emprego e população estão incluídos em milhares e há uma 

constante (variável dummy zd para destino d) para completar o componente de ―tamanho de 

atração‖ de utilidade de destino. A medida de acessibilidade, LogSumMd, é a logsum de 

utilidade a partir do submodelo de escolha de modo para o destino d. 

6.8.9 Os parâmetros do submodelo são apresentados na Tabela 6.6. 

Tabela 6-6: Submodelos de Escolha de Destino de Viagem 

Modelo Parâmetro Descrição Relacionada a 

trabalho 

Todos 

Expresso 

Regional 


Não relacionada a 

trabalho 

Valor Índice t Valor Índice t 

K Acessibilidade 0,8707 16,1 0,4168 14,4 

emp Emprego 1,00 - 

Pop População 1,00 - 

Cbdsp 

Cbdrio 

Destino no centro de 

São Paulo 

Destino no centro do 


5,920 32,2 7,397 34,0 

5,087 31,5 8,330 16,2 

Z16 Constante - Zona 16 2,332 1,2 5,958 14,2 

Z10 Constante - Zona 10 6,706 28,2 




Z3 Constante - Zona 3 - - 6,485 11,3 


Cbdsp 

Cbdrio 

Destino no centro de 

São Paulo 

Destino no centro do 


6,012 65,7 7,370 48,4 

4,791 16,2 8,228 19,3 






Z6 Constante - Zona 6 4,848 13,2 6,897 19,2






Probabilidade com Coeficientes Zero -3,692 -2,990 

Probabilidade com Constantes apenas -3,328 -2,579 

Probabilidade Final -2.971 -2.209 

N° de observações 1.943 1.492 

6.8.10 Os parâmetros z representam as constantes calibradas para cada destino, representando 

outros componentes de ―atração‖ que não são explicados por população, emprego, localização, 

centro da cidade ou acessibilidade. Constantes diferentes são calibradas para os submodelos 

regional e expresso. Os números de probabilidade mostram que o submodelo prevê muito 

melhor do que um modelo incluindo apenas constantes, e está dentro do padrão do setor para 

esse tipo de modelagem. 

6.8.11 A Tabela 6.7 compara as matrizes de viagem observada e modelada para o total de viagens de 

pessoas em 2008 no trecho Rio de Janeiro - São Paulo - Campinas. 

Tabela 6-7: Viagens de Pessoas Anuais Observadas - 2008 (milhares) 

Conexão Observada Modelada Comparação 

Rio de Janeiro - São Paulo 7.308 7.274 -34 

Rio de Janeiro - Campinas 483 494 11 

6.9 Submodelo de Divisão de Modo 

6.9.1 Esse é, talvez, o elemento mais significativo do modelo, em virtude de a utilidade calibrada a 

partir desse submodelo ser, então, usada para dirigir a produção de viagem e o submodelo de 

escolha de destinos. Duas estruturas de submodelo de divisão de modo foram desenvolvidas: 

uma estrutura logit aninhado foi escolhida para as conexões expressas, (ou seja, aquelas entre 

Rio de Janeiro/São Paulo e Rio de Janeiro/Campinas tendo serviços aéreos) enquanto um 

submodelo de forma multinomial mais simples foi usado para o modelo regional. 

6.9.2 Quatro submodelos foram estimados: viagens relacionadas a trabalho e não relacionadas a 

trabalho para os modelos expresso e regional. Os submodelos expressos foram estimados com 

base em pessoas que viajam por carro, avião e ônibus no principal mercado Rio de Janeiro- 

São Paulo, porém, mais tarde, os submodelos foram aplicados ao mercado muito menor entre 

Rio de Janeiro / Campinas. De forma similar, para o modelo regional, os submodelos de 

escolha de modo relacionado a trabalho e não relacionado a trabalho foram estimados a partir 

de pesquisas realizadas para viajantes de carro e ônibus em 3 corredores: Rio de Janeiro - 

Vale do Paraíba Fluminense, São Paulo - Vale do Paraíba Paulista e São Paulo - Campinas, 

porém, os submodelos foram aplicados posteriormente aos outros corredores. 

6.9.3 O comportamento de divisão modal existente pode ser modelado usando as escolhas reais dos 

viajantes, que são os dados de preferência revelada (PR), mas a introdução do novo modo 

TAV exige o uso de preferências declaradas (PD) nas quais eram perguntadas aos 

respondentes suas escolhas em situações hipotéticas. Ambos os conjuntos de dados são 

usados na estimativa de submodelo, já que isso combina a confiança nos dados observados 

(PR) com a ampla variação e novos modos possíveis a partir do conjunto de escolha hipotética 

(PD). 

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6.9.4 Após a separação das amostras por finalidade de viagem, os respondentes lexicográficos (não 

propensos a trocas de modo) foram investigados. Essas pessoas não precisam 

necessariamente ser retiradas da amostra nem necessariamente serem tratadas de forma 

separada, se retiradas. A abordagem para lidar com esses respondentes depende de seu 

comportamento assumido e do impacto observado nos submodelos quando eles são retirados 

realmente. 

6.9.5 No atual estudo, apesar de não haver respondentes que sempre escolhem a opção mais 

barata (minimizadores de custo), há pessoas que sempre escolhem um modo específico, 

algumas sempre escolhem o TAV e outras sempre escolhem o carro. A remoção dos 

respondentes ―sempre TAV‖ (2,7% da amostra) da amostra resultou em significância estatística 

melhorada para alguns parâmetros, mas não tiveram nenhuma influência na estrutura dos 

submodelos ou no valor dos parâmetros. A estimativa final dos submodelos não considerou 

essas pessoas, em virtude de seu número ter sido tão pequeno e suas respostas terem sido 

consideradas com tendência à novidade do TAV. A remoção dos respondentes ―Sempre carro‖ 

(2,3% da amostra) foi testada e os submodelos permaneceram praticamente inalterados. 

Contudo, foi presumido que seu comportamento é consistente com a realidade e essas viagens 

foram mantidas. Todas as observações restantes foram ponderadas então para refletir a 

distribuição existente de viagens por modo e finalidade em milhares de passageiros por ano, 

apresentados na Tabela 6.8. 

Tabela 6-8: Viagens Expandidas por Modo e Finalidade em 2008 (milhares de 

passageiros/ano) 

Modo Classe 

Ônibus 

Modelo Expresso Modelo Regional 

Relacionadas 

a trabalho 


Não 

relacionadas 

a trabalho 

Convencional 322 250 

Executiva 564 437 

Leito 64 50 

Relacionadas 

a trabalho 

Não 

relacionadas 

a trabalho 

7.047 1.853 

Carro 681 526 11.715 3.158 

Avião 3.416 998 0 0 

Total 5.047 2.261 18.762 5.011 

6.9.6 As estruturas dos modelos Logit foram refinadas durante o processo de estimativa. Para o 

modelo expresso, diversas estruturas de escolha foram testadas, com dados de PR sugerindo 

uma estrutura multinomial para viagens de trabalho, enquanto análises de dados de PD 

sugerindo estruturas aninhadas para ambas as finalidades. Geralmente se usaria as estruturas 

de PR, mas, neste caso, as estruturas de PD foram adotadas refletindo a riqueza de 

informações disponíveis nesta fonte de dados. Para viagens de trabalho, foi desenvolvida uma 

estrutura aninhada levemente modificada, a qual correlaciona as 2 alternativas de TAV e as 3 

alternativas de ônibus. Para viagens não relacionadas a trabalho, os melhores resultados foram 

obtidos com uma estrutura aninhada mais típica que considera a correlação entre as 3 

alternativas de ônibus, as 3 alternativas de avião e as 2 alternativas de TAV. As estruturas de 

modelo Logit para o modelo expresso são apresentadas na Figura 6.6 e na Figura 6.7.


Figura 6.6: Submodelo Expresso - Estrutura de Escolha Relacionada a Trabalho 

Figura 6.7: Submodelo Expresso - Estrutura de Escolha Não Relacionada a Trabalho 

6.9.7 Para o modelo regional, equações binárias de mudança modal foram inicialmente estimadas 

(ou seja, entre o TAV e cada modo existente, um a um), e incluídas as escolhas já feitas (por 

exemplo: os usuários de carro já tinham escolhido carro em lugar de ônibus). Contudo, um 

submodelo único foi considerado mais desejável, e as estruturas hierárquicas e multinomiais 

foram testadas. A estrutura escolhida inclui estrutura aninhada somente para o TAV, conforme 

apresentado na Figura 6.8. A estrutura aninhada fornece uma medida para os parâmetros de 

utilidade de TAV considerando que os passageiros pesquisados tiveram uma escolha revelada 

além de suas respostas a partir do exercício de PD. Contudo, em virtude de o TAV ser o único 

modo no segundo nível, os parâmetros podem ser prontamente multiplicados pelo parâmetro 

de escala para produzir uma estrutura de estilo hierárquico. 

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Figura 6.8: Estrutura de Escolha de Submodelo Regional 

6.9.8 A estimativa de submodelo de escolha de modo foi realizada usando dados desagregados 

(viagens individuais). Para o modelo expresso, 856 observações foram usadas para calibrar o 

submodelo de escolha de modo de viagem a trabalho com 537 usadas para viagens não 

relacionadas a trabalho. Considerando as 7,3 milhões de viagens por ano, há 22.900 viagens 

em um dia médio, todos os modos e finalidades de viagem; uma amostragem com 95% de 

intervalo de confiança e 5% de erro máximo amostral apontaria para um tamanho de amostra 

(PR) de 2.104 em todos os modos e finalidades. Considerando que um estudo como esse 

deveria produzir normalmente uma quantidade de entrevistas de PD de cerca de 20% das 

entrevistas de PR, haveria a necessidade de um mínimo de 420 entrevistas de PD no total, e 

esse padrão foi facilmente atendido com as 1.393 realmente feitas. Para o modelo regional, 

4.712 observações foram usadas na estimativa do submodelo de escolha de modo de viagem 

a trabalho enquanto 2.836 escolhas foram usadas para estimar o submodelo de viagem não 

relacionada a trabalho. Para um nível de confiança de 95%, o erro máximo amostral ficou entre 

2% e 7% dependendo do modo e do segmento da viagem, substancialmente abaixo da meta 

de 10%. 

6.9.9 As variáveis de rede testadas incluíram componentes de tempo, incluindo tempo de acesso, 

tempo dentro do veículo e atrasos, enquanto os custos incluíram preços de passagens de 

ônibus, trens e avião, e pedágios e combustível para os carros. O tipo de trem (Trem de Alta 

Velocidade ou não) também foi testado e foi sido usado nos modelos regionais finais. Os dados 

sócio-econômicos testados incluíram renda familiar e frota de carros particulares. Algumas 

variáveis obtidas da amostra, tais como tipos de assentos e serviço de bordo, não foram 

usadas nos submodelos finais, em virtude de não serem significativos, de terem apresentado 

sinais errados, ou em virtude de sua inclusão no modelo não ter contribuído para uma melhor 

excelência de adequação do modelo. As constantes modais, que representam tendências não 

explicadas para os modos com relação uns aos outros, foram calibradas a partir de dados 

somente de PR, na aplicação dos modelos estimados de PR-PD. 

6.9.10 Os submodelos de escolha de modo expresso finais são apresentados na Tabela 6.9. Observe 

que o tempo de acesso não é aplicável aos carros. 

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Tabela 6-9: Submodelo Expresso 

Parâmetro Descrição Relacionada 

a Trabalho 


Índice 

T 

Não 

relacionada 

a trabalho 

K_Carro_PR Constante de modo para carro 7,700 22,730 

K_Air_PR_1 

K_Air_PR_2 

K_Air_PR_3 

K_BusSemi_P 

R 

K_BusBed_PR 

Constante de modo para 

avião 1 (Congonhas - Santos 

Dumont) 27,590 20,270 


avião 2 (Congonhas a 

Galeão) 32,100 11,300 


avião 3 (Guarulhos - Galeão) -39,420 12,960 


ônibus (Executiva) 2,412 5,666 


ônibus (Leito) -2,948 -13,900 

K_Tav Constante de modo para TAV 33,271 37,311 

K_TavE 

Constante de modo para TAV 

(classe executiva) 33,867 35,928 

Índice 

T 

Qtvia_PR Tempo de Viagem -0,017 -1,0 -0,041 -1,1 

Qtacc Tempo de Acesso -0,034 -0,9 

Qcost_a Custo Relativo - Avião -183,70 -1,6 -222,700 -1,8 

Qcost_b Custo Relativo - Ônibus -80,01 -2,5 -367,600 -1,9 

Qcost_c Custo Relativo - Carro -262,80 -1,6 -1371,000 -1,8 

Qcost_t Custo Relativo - TAV -229,10 -1,7 -259,300 -2,0 

Qcost_te 

Custo Relativo - TAV (Classe 

executiva) -166,60 -1,7 -147,900 -1,9 

Qdelay Atraso -0,006 -0,8 -0,054 -1,6 

FI_BUSES 

FI_TAVS 

FI_AIRS 

MU 

Fator de Escala para estrutura 

embutida - ônibus 0,154 1,7 0,471 4,1 


embutida - TAV 0,371 5,0 0,376 3,5 


embutida - Avião 1,000 0,279 3,3 

Fator de Escala para modo 

constante - TAV 0,627 6,2 0,422 4,0 

Probabilidade com coeficientes zero -6.712,8 -4.587,5 

Probabilidade apenas com constantes -5.339,2 -3.983,2 

Valor final da probabilidade -5.093,6 -3.711,2 

6.9.11 Para calcular as probabilidades de escolha de cada modo, considerando a estrutura aninhada 

usada e a forma na qual o software (ALOGIT) a interpreta, é necessário multiplicar as funções 

de utilidade de cada alternativa pelos FIs correspondentes à estrutura aninhada que não 

contém a alternativa. Isso é equivalente ao cálculo das probabilidades de escolha de uma 

forma tradicional, mas multiplicando os coeficientes por seus respectivos FIs, conforme 

apresentado na tabela a seguir.


Tabela 6-10: Submodelo de Escolha de Modo Expresso 

Descrição de Parâmetro 


Relacionada a 

trabalho 

Não relacionada a 

trabalho 

Constante de modo para carro 0,4399 1,1231 

Constante de modo para avião 1 (Congonhas - 

Santos Dumont) 1,5763 3,5897 

Constante de modo para avião 2 (Congonhas a 

Galeão) 1,8340 2,0012 

Constante de modo para avião 3 (Guarulhos - 

Galeão) -2,2522 2,2952 

Constante de modo para ônibus (Executivo) 0,8949 0,5944 

Constante de modo para ônibus (Leito) -1,0937 -1,4582 

Constante de modo para TAV 5,1237 4,9030 

Constante de modo para TAV (classe executiva) 5,2155 4,7213 

Tempo de Viagem - Carro (min) -0,0010 -0,0020 

Tempo de Viagem - avião (min) -0,0010 -0,0073 

Tempo de Viagem - ônibus (min) -0,0063 -0,0043 

Tempo de Viagem - TAV (min) -0,0026 -0,0054 

Tempo de Acesso - Avião (min) -0,0019 

Tempo de Acesso - Ônibus (min) -0,0126 

Tempo de Acesso - TAV (min) -0,0052 

Custo Relativo - Avião -10,4955 -39,4393 

Custo Relativo - Ônibus -29,6837 -38,5627 

Custo Relativo - Carro -15,0148 -67,7408 

Custo Relativo - TAV -35,2814 -34,0744 

Custo Relativo - TAV (Classe executiva) -25,6564 -19,4354 

Tempo de Atraso - Avião (min) -0,0003 -0,0096 

Tempo de Atraso - Ônibus (min) -0,0022 -0,0057 

Tempo de Atraso - TAV (min) -0,0009 -0,0071 

6.9.12 As constantes de modo são relativas aos ônibus regulares, que têm um valor constante de 0. 

Há constantes de modo separadas para cada uma das três opções de vôo - a Rota 1 é entre os 

centros da cidade (Santos Dumont - Congonhas), a Rota 2 é entre o aeroporto internacional no 

Rio de Janeiro (Galeão) e o aeroporto internacional em São Paulo (Congonhas), enquanto a 

Rota 3 é entre os aeroportos internacionais (Galeão a Guarulhos). Os parâmetros de custo 

podem parecer grandes, mas isso se deve ao fato de que os custos não são números 

absolutos, mas, ao invés disso, são números relativos que incorporam a habilidade de pagar: 

preços de passagens por renda mensal. Os custos também são não genéricos, com a 

ponderação sendo diferente por modo. O tempo de viagem representa apenas o tempo no 

veículo para a maioria dos modos, mas inclui o tempo para fazer o check-in, liberação de 

segurança e pegar as bagagens para os modos aéreos. O tempo de acesso é uma variável 

separada para viagem, entre a viagem e os pontos centrais e o terminal. O atraso é uma 

representação do atraso ―médio‖ esperado para um determinado modo. Os números de 

probabilidade Log mostrados no submodelo estão dentro dos padrões do setor.


6.9.13 Para o submodelo de escolha de modo regional, a utilidade depende do tempo total (todos os 

componentes de tempo percebido), custo e modo, incluindo o tipo de trem. A função de 

utilidade é apresentada abaixo, com os parâmetros de submodelo na Tabela 6.11. 

Um = pT * Total Timem + pC_1 * (Costm * CR1) + pC_2 * (CR2 * Costm) + pC_3 * (Costm * 

CR3) + pKm + PTAV_1 * (TAV * CR1) + pTAV_2 * (CR2 * TAV) + pTAV_3 * (TAV * CR3) 

Tabela 6-11: Submodelos de Escolha de Modo Regional 


Submodelo de 

viagem relacionada a 

trabalho 

Parâmetro Descrição Valor Índice 

“T” 

Submodelo de 

viagem não 

relacionada a 

trabalho 

Valor Índice 

“T” 

pT Tempo Total -0,0092 -18,7 -0,0116 -10,3 

pC_1 Custo para classe de renda 1 -0,0947 -28,9 -0,128 -14,8 



pK_a_1 Constante de modo para carro -0,233 -2,9 1,32 4,2 

pK_b_1 Constante de modo para 

ônibus 

pTAV_1 bônus do TAV para classe de 

renda 1 


renda 2 


renda 3 

-2,01 -27,6 

0,686 12,3 

0,202 6,7 

0,43 7,4 

-1,27 -6,0 

0,195 2,4 

0,739 4,0 

fi Fator de escala para trem 1,25 8,3 * 0,92 1,4* 

Probabilidade com coeficientes zero -18,859 -4.938 

Probabilidade com constantes apenas -18,576 -4.907 

Valor final de probabilidade -16,526 -4.237 

"Rho-ao quadrado" W.R.T. Zero ,1237 ,1419 

―Rho-ao quadrado ,1104 ,1365 

6.9.14 De forma diferente do modelo expresso, os custos são incluídos no submodelo como custos 

reais e não relacionados à renda. Ao invés disso, as classes de renda são incluídas 

explicitamente com coeficientes de custo separados para cada classe - CR1 ( R$5.000). Os coeficientes de custo não 

relacionados a trabalho são os mesmos para as duas classes de renda menor. O submodelo 

também é aplicado separadamente para aqueles com e sem disponibilidade de carro, 

oferecendo ou não a possibilidade de escolha de carro, de forma que há 6 subclasses 

efetivamente. 

6.9.15 O bônus do TAV é uma outra variável dummy representando o tipo de trem (1 representa TAV, 

enquanto 0 representa trem regular ou outro modo), e depende da categoria de renda. Não há 

bônus do TAV para classe de renda 1. As constantes específicas de modo são relativas ao 

trem, de forma que são especificadas apenas para carro e ônibus. Esse submodelo também 

está dentro dos padrões do setor com base nos números de probabilidade de log.


6.10 Análise dos Valores dos Parâmetros 

6.10.1 Um dos principais valores que derivam dos modelos logit são os valores do tempo (VOT). Para 

os modelos regionais, onde os custos são preços de passagens reais e pedágios, a divisão do 

coeficiente de tempo pelos diversos coeficientes de custo fornece os valores em R$/minuto 

para os três grupos de renda. Para o modelo expresso, a divisão fornece o VOT por 

R$/hora/salário mensal, e, então, é necessário multiplicar este valor pelo salário real, para 

obter o salário por hora. O modelo expresso também inclui diferentes parâmetros de custo por 

modo, indicando que VOT é diferente por modo. Para fornecer os valores de tempo gerais, 

determinamos os valores do tempo para esses diversos modos, e desenvolvemos uma média 

ponderada pelas diversas proporções de modos escolhidos na pesquisa de preferência 

revelada. Os valores também são ponderados pelas rendas médias de pessoas na população. 

Os VOTs resultantes são apresentados na Tabela 6.12. Salvo se for declarado de outra forma, 

todos são valores e preços de 2008. 

6.10.2 Para o modelo expresso, os VOTs são diretamente proporcionais à renda, mas os valores 

médios do tempo por grupo de renda dependem dos modos escolhidos por cada pessoa e 

cada renda. Quase que por definição, os valores de tempo para viagens a trabalho deveriam 

ser similares ou levemente inferiores à taxa de salário, já que esse tempo de viagem deverá 

ser pago pelo empregador do viajante (os valores podem ser levemente inferiores, se for 

possível realizar algum trabalho produtivo ao viajar). Os valores do tempo de viagens a 

trabalho variam de R$ 6,5/hora para o grupo de renda mais baixo para mais de R$ 90/hora 

para o grupo de renda mais alta. A média é de aproximadamente R$ 53/hora. Isso se compara 

com um valor de tempo de viagens a trabalho de aproximadamente R$ 130/hora assumido pelo 

modelo ferroviário nacional do governo do Reino Unido Planet (valores de 2000, preços de 

2008). 

Tabela 6-12: Valores de Tempo por Grupo de Renda e Finalidade (R$/hora) 

Modelo 

Expresso - 

Relacionado a 

trabalho 

Expresso - Não 

relacionado a trabalho 

Regional - 

Relacionado a 

trabalho 

Regional - Não 

relacionado a trabalho 

Classe de Renda 

1 


2 



3 

Média 

6,5 36,4 91,8 53,0 

4,6 21,8 55,1 31,1 

5,8 7,0 20,2 9,0 

5,4 5,4 8,5 5,9 

6.10.3 As viagens não relacionadas a trabalho de longa distância normalmente têm valores de tempo 

menores do que as viagens relacionadas a trabalho, considerando que o preço do bilhete será 

pago pela pessoa, e não pela empresa. Na verdade, a experiência internacional sugere que os 

valores de tempo não relacionados a trabalho são normalmente metade da taxa de salário 

comparada com os valores de tempo relacionados a trabalho, que são próximos à taxa de 

salário. Os valores de tempo não relacionados a trabalho derivados neste estudo são de fato 

menores, representando pouco mais da metade do valor de tempo relacionado a trabalho 

equivalente. Esse índice é intuitivo, considerando que, conforme declarado acima, os valores 

de tempo relacionados a trabalho devem ser levemente menores do que a taxa de salário, de 

forma que se espera que metade da taxa de salário seja levemente maior do que metade do 

VOT relacionado a trabalho. O valor de tempo para faixas não relacionadas a trabalho de R$ 

4,60/hora para as pessoas de renda mais baixa a R$ 55/hora para aqueles com rendas mais 

altas. A média é de aproximadamente R$ 31/hora.


6.10.4 Os valores de tempo para o modelo regional são, em geral, mais baixos do que as viagens de 

longa distância. Essas viagens são feitas normalmente com maior freqüência e, portanto, os 

viajantes são mais cuidadosos com os custos comparados às viagens únicas. Os valores 

também implicam que os valores de tempo são afetados pela renda. Para viagens relacionadas 

a trabalho, as pessoas com renda mais alta têm VOT aproximadamente três vezes maiores do 

que as outras duas categorias, talvez em virtude de sua viagem ser paga por seu trabalho. 

Para viagens não relacionadas a trabalho, a diferença é muito menor, mas as pessoas com 

renda mais alta ainda terão os VOTs mais altos. A média de VOTs para as viagens regionais é 

de aproximadamente R$ 7/hora. 

6.10.5 A divisão de outros parâmetros pelo parâmetro de tempo de viagem converte-os em uma 

medida tangível comum de minutos, conforme apresentado na Tabela 6.13. Deve ser 

enfatizado que a estrutura aninhada nos modelos expressos significa que um cuidado deve ser 

aplicado ao comparar as constantes de modo. 

Tabela 6-13: Outros Valores de Parâmetro em Minutos IVT - Modelo Expresso 

Parâmetro Descrição Modelo 

relacionado 

a trabalho 


Modelo não 

relacionado a 

trabalho 

K_Car_PR Constante de modo para carro -452,9 -549,6 

K_Air_PR_1 

K_Air_PR_2 

K_Air_PR_3 

Constante de modo para Avião 1 (Congonhas - 

Santos Dumont) -1.622,9 -490,1 

Constante de modo para Avião 2 (Congonhas a 

Galeão) -1.888,2 -273,2 

Constante de modo para Avião 3 (Guarulhos - 

Galeão) 2.318,8 -313,3 

K_BusSemi_PR Constante de modo para ônibus (Executivo) -141,9 -137,0 

K_BusBed_PR Constante de modo para ônibus (Leito) 173,4 336,1 

K_Tav Constante de modo para TAV -1.957,1 -902,1 

K_TavE 

Constante de modo para TAV (classe 

executiva) -1.992,2 -868,7 

Qtacc Tempo de acesso 2,0 

Qdelay Atraso 0,4 1,3 

Tabela 6-14: Outros Valores de Parâmetro em Minutos - Modelo Regional 

Parâmetro Descrição Modelo 

relacionado 

a trabalho 

Modelo não 

relacionado a 

trabalho 

pK_a_1 Constante de modo para carro 25,3 -113,8 

pK_b_1 Constante de modo para ônibus 218,5 109,5 

pTAV_1 bônus do TAV para classe de renda 1 -74,6 

pTAV_2 bônus do TAV para classe de renda 2 -22,0 -16,8 

pTAV_3 bônus do TAV para classe de renda 3 -46,7 -63,7 

6.10.6 As constantes do modo negativo com o modelo expresso indicam que a maior parte dos modos 

são preferidos em lugar do ônibus regular, e em grande quantidade. A constante especialmente 

grande relativa ao ônibus para viagens de trabalho sugere que as viagens comerciais de longa 

distância quase nunca consideram o ônibus como uma opção. A escolha parece ser genuína 

entre o avião e o trem apenas, com uma tendência para trem de até cinco horas. O ônibus 

leito, que tem quase três horas de desvantagem para viagem relacionada a trabalho e mais do 

que cinco horas para viagem não relacionada a trabalho, indica um desagrado ainda mais forte 

pela viagem noturna por ônibus.


6.10.7 A opção aérea 3 (entre ambos os aeroportos internacionais) tem uma ampla desvantagem para 

viagens relacionadas a trabalho em virtude da grande distância do centro da cidade onde a 

maioria dos negócios é conduzida, e quase nunca seria escolhida para esse fim. Essa rota é 

preferida para viagens não relacionadas a trabalho, talvez refletindo um número maior de 

viagens a partir dos subúrbios para as quais o acesso a partir do centro não é tão importante - 

na verdade elas podem preferir permanecer fora do centro da cidade. O TAV tem um bônus 

levemente maior do que os modos aéreos para viagens de trabalho de longa distância, e maior 

ainda para viagens não relacionadas a trabalho de longa distância. A preferência aparente pela 

opção aérea 2 sobre a opção aérea 1 talvez reflita a inclusão explícita de tempo de acesso. 

Isso não é considerado no modelo não relacionado a trabalho e, então, a desvantagem de 

tempo de acesso aparece em uma desvantagem para a opção aérea 2. 

6.10.8 No modelo regional, o trem é a opção mais favorecida para viagens a trabalho, considerado 25 

minutos mais atrativo do que o carro, e mais de três horas mais preferível do que o ônibus. Em 

virtude de o valor do tempo não ser específico do modo no modelo regional, essas constantes 

de modo refletem o conforto relativo de cada modo e a possibilidade de realizar trabalho. Para 

viagens não relacionadas a trabalho, o trem não é tão fortemente preferido, talvez em virtude 

da habilidade de trabalhar durante a viagem não ser tão importante. O carro é favorecido por 

aproximadamente duas horas com relação ao trem, com o ônibus apenas duas horas mais 

lento do que o trem. Contudo, o modelo regional considera o TAV como um modo diferente do 

que o trem regular, e isso recebe um bônus de até uma hora sobre o trem regular, com o bônus 

grosseiramente relacionado a renda. 

6.10.9 O tempo de acesso foi considerado uma variável intuitiva e, por isso, foi incluída no modelo de 

viagem a trabalho expressa apesar de uma magnitude de parâmetro baixo e estatística t pouco 

significativa (-0,9). Ele é valorizado no dobro do tempo a bordo, que é consistente com a 

experiência internacional. O tempo de acesso não foi incluído separadamente nos outros 

modelos, em virtude de ele, algumas, vezes, ter fornecido sinais contra intuitivos, apesar de ele 

ser um componente do tempo percebido total nos modelos regionais. Acredita-se que o 

significado aparentemente baixo do tempo de acesso reflita a similaridade no tempo de acesso 

que existe entre todos os modos, em virtude de mesmo os aeroportos estarem próximos aos 

centros das cidades. Para viagens não relacionadas a trabalho, muitas das viagens podem 

começar e terminar longe dos centros da cidade e, então, pode haver uma pequena diferença 

no tempo de acesso entre os terminais no centro da cidade e os aeroportos internacionais. O 

tempo de atraso somente foi considerado significativo para os modelos expressos, e valorizado 

com um valor similar do tempo a bordo. 

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7 Premissas e Análise de Caso Base 


7.1.1 O Capítulo 6 descreveu o desenvolvimento e a calibragem do modelo de previsão de número 

de passageiros usando as escolhas existentes feitas por usuários, para as opções reais e 

hipotéticas. Tendo calibrado um modelo usando a amostra de viagens, a etapa seguinte exige 

o desenvolvimento de um conjunto de premissas de caso base que podem ser lançadas no 

modelo para as previsões de demanda. Essas premissas são discutidas neste capítulo, 

iniciando com suposições de tempo de viagem na Seção 7.2, premissas de preço de passagem 

na Seção 7.3, seguidas por uma discussão de otimização de receita na Seção 7.4 e um 

resumo das premissas de rede na Seção 7.5. Então, a resposta competitiva e a dinâmica 

seguem na Seção 7.6, e as premissas sócio-econômica são discutidas juntamente com o 

impacto no TAV dessas premissas contidas nas Seções 7.7 e 7.8. Finalmente, os resultados do 

ano base de 2008 são apresentados na Seção 7.9, e as premissas sobre dia da semana e 

horário do dia estão na Seção 7.10. 

7.1.2 O modelo de demanda do TAV exige dois tipos de premissas de dados de entrada: 

Atributos por modo incluindo tempos de viagem, preços de passagens, atrasos, tempo 

de acesso, etc.; e 

Premissas sócio-demográficas incluindo: população, população empregada, renda 

média, classe de renda, e frota de carros particulares. 

7.1.3 Além do cenário de 2008 que é apresentado no Capítulo 6, temos quatro anos como cenários 

futuros: em 2014, quando se supõem que o TAV inicie as operações, 2024, 2034 e 2044. As 

premissas sócio-demográficas foram desenvolvidas para o período de 2014-2034 com base em 

fontes oficiais e com a assistência da sub-consultora EMBRAESP para a demanda induzida 

resultante do desenvolvimento regional. Os anos intermediários podem ser estimados por 

interpolação. Além de 2034, e para os fins dos modelos financeiro e econômico, uma taxa de 

crescimento de 3,7% ao ano com base no crescimento do PIB previsto é assumida. 

7.2 Premissas de Tempo de Viagem 

Tempo de Viagem Aérea 

7.2.1 Os tempos de viagem aéreas têm como base a soma dos componentes de tempo individuais, 

incluindo: tempo de check-in, tempo de liberação de segurança, tempo de acesso ao terminal 

do aeroporto, tempo no saguão de embarque e quaisquer atrasos de vôo possíveis que forem 

comuns. Para obter estimativas precisas de tempo de acesso a partir das macrozonas até os 

aeroportos, pesquisas de tempo de viagem foram realizadas usando equipamento de GPS, 

conforme discutido no Capítulo 6. 

7.2.2 Normalmente, as linhas aéreas recomendam a chegada no aeroporto com 60 minutos de 

antecedência do horário de partida para permitir tempo para verificações de segurança e 

check-in. Contudo, com o check-in pela Internet/automático e bagagem de mão, a maioria dos 

passageiros pode chegar seguramente no aeroporto com 50 minutos de antecedência de seu 

vôo. Todas as linhas aéreas nacionais que operam o serviço de ponte aérea oferecem check-in 

pela Internet/web para reduzir o tempo. Ambos os aeroportos nacionais também são 

relativamente pequenos pelos padrões internacionais e não envolvem caminhadas excessivas 

para os portões de embarque/desembarque na chegada/saída. Dessa forma, presumimos um 

tempo total de 50 minutos entre a chegada e a entrada a bordo, e 5 minutos para sair do 

aeroporto. 

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7.2.3 Os atrasos em todos os aeroportos são comuns e, especialmente no caso de Congonhas. 

Portando, presumimos um atraso médio de 30 minutos para permitir atrasos em virtude de 

controle de tráfego aéreo, aguardando janela para decolagem/pouso, problemas técnicos, 

congestionamento no aeroporto, e etc. Finalmente, presumimos um tempo de viagem de 55 

minutos para permitir o taxiamento, decolagem, viagem, pouso, taxiamento para o ponto de 

chegada. 

7.2.4 Isso resulta em um tempo de viagem total de 110 minutos ou 140 minutos, se os atrasos forem 

incluídos. 

Capacidade do Aeroporto 

7.2.5 As restrições de capacidade na operação de qualquer aeroporto se originam de três fontes: 

terminais de passageiros, pistas de pouso e decolagem e instalações de estacionamento de 

aeronaves. A única questão pertinente para os aeroportos envolvidos é a capacidade da pista 

de pouso e decolagem, principalmente para Congonhas, e, em uma extensão menor, Santos 

Dumont, que atraem a maior parcela da demanda de passageiros entre essas duas cidades. O 

aeroporto de Santos Dumont pode acomodar 23 operações de pouso/decolagem por hora em 

condições de instrumento, e até 34 operações em condições visuais. De acordo com os dados 

de 2008 da ANAC, há atualmente 16 dessas operações por hora, resultando em um espaço de 

30% para possíveis vôos adicionais, nas condições mais severas. 

7.2.6 O aeroporto de Congonhas, por outro lado, está atualmente muito mais perto da capacidade de 

pista. Considerando as mesmas restrições, sua pista pode acomodar um número similar de 

operações de pouso/decolagem, porém, está operando atualmente acima da capacidade 

máxima para condições de instrumento. Dessa forma, para Congonhas, qualquer aumento 

significativo no número de vôos para o Rio de Janeiro significaria o redirecionamento dos 

outros vôos para o aeroporto de Guarulhos – o que, atualmente, mostra algumas restrições 

durante o período de maior atividade de vôos internacionais, porém, esses não sobrepõem as 

operações regulares entre Rio de Janeiro e São Paulo. Dessa forma, em Congonhas, qualquer 

deterioração nas condições climáticas levando à necessidade de aterrissagens por instrumento 

causa a interrupção de vôos em virtude de ele estar operando acima da capacidade. Ainda, 

incluímos 30 minutos de atraso para o congestionamento do aeroporto. 

7.2.7 Uma solução para as questões de capacidade em Congonhas é o redirecionamento de vôos 

para outros aeroportos, ou seja, para Guarulhos para liberar a capacidade de 

decolagem/pouso, aprimorar o desempenho operacional, e permitir um aumento nos vôos para 

o Santos Dumont. Presumimos que isso não aconteça no caso base e que não haja alterações 

fundamentais na operação da ponte aérea Rio de Janeiro-São Paulo. 

7.2.8 Finalmente, o aeroporto do Galeão tem duas pistas e dois terminais de passageiros, e está 

atualmente operando bem abaixo da capacidade. 

Congestionamento Rodoviário 

7.2.9 O congestionamento é pior dentro das áreas urbanas. Campinas, Rio de Janeiro e São Paulo 

sofrem com o congestionamento, conforme observado no Capítulo 3. A acessibilidade a ambas 

as estações obrigatórias do TAV e aeroportos, portanto, se tornará um fator cada vez maior na 

escolha de modo nos próximos anos. A frota de carros particulares cada vez maior também 

aumentará o número de carros que desejam usar a já congestionada capacidade rodoviária 

urbana. Conforme observado, há planos para aumentar a capacidade, especificamente a 

conclusão final do Rodoanel em São Paulo e do Arco Rodoviário no Rio de Janeiro. Há 

também planos para melhorar o transporte público. Portanto, presumimos que os tempos de 

viagem para ônibus e carro permanecerão constantes. 

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7.3 Premissas de Preços de Passagens 

Regulamentação dos Preços de Passagens 

7.3.1 Em 2001, os preços das passagens aéreas no Brasil foram desregulamentados e são agora 

determinados com base no que o mercado permitir. No caso base, presumimos que as linhas 

aéreas mantêm seus preços constantes nos preços de 2008. Os cenários que incluem preços 

de passagens aéreas mais baixos para apresentar a sensibilidade do número de passageiros 

do TAV são discutidos na Seção 8.8. 

7.3.2 Os preços de passagens dos ônibus são regulados, conforme mencionado no Capítulo 3, com 

os preços mais altos regulados em uma base por km. Na prática, eles são tratados como um 

nível superior pelos operadores comerciais que, ocasionalmente, oferecem descontos para 

gerar demanda. O número de passageiros de ônibus de viagens de longa distância 

permaneceu estático e, em alguns casos, sofreram uma queda. Presumimos que os preços 

das passagens de ônibus permaneçam constantes em termos reais. 

São Paulo - Rio de Janeiro - Preços de Passagens Aéreas 

7.3.3 Uma análise adicional foi realizada dos preços das passagens aéreas entre Rio e São Paulo, já 

que esse é um dado de entrada essencial para os modelos. Nos ciclos anteriores, o modelo foi 

considerado como sendo mais sensível aos preços das passagens aéreas do que ao tempo de 

viagem. 

7.3.4 Com base em uma consulta dos websites das linhas aéreas, o que é imediatamente nítido é 

que uma grande faixa de preços de passagens é negociada. Os preços publicados refletem 

uma combinação de preços e restrições de viagens, então, um preço de passagem ‗médio‘ 

poderia ser facilmente enganoso e pode não refletir realmente os preços do mercado para os 

diferentes tipos de viagem. 

7.3.5 Em termos gerais, preços baixos de passagens aéreas são relacionados a restrições de 

horário/dias com o objetivo de preencher a capacidade fora dos períodos de pico, nos quais a 

demanda é mais baixa. Para obter os preços mais baixos os usuários das linhas aéreas 

deverão comprar os bilhetes com antecedência e, freqüentemente, poderá haver apenas 

assentos limitados disponíveis já que as linhas aéreas usam técnicas de administração de 

rentabilidade. Os bilhetes para viajar em períodos de pico, ou preços de passagens ‗walk-up‘ 

[sem reserva], sem restrições, são os mais caros e freqüentemente serão pagos por usuários 

executivos que não podem planejar com antecedência e não estão pagando pelo preço eles 

mesmos, diretamente. 

7.3.6 Os comprovantes apresentados para São Paulo - Rio de Janeiro apóiam essa conclusão, onde 

os preços na Internet de passagens walk-up ou do mesmo dia pela Internet podem ser o dobro 

ou o triplo dos preços disponíveis com antecedência (vide as Tabelas 3.4 e 3.5). Com base 

nessa análise, decidimos estabelecer o preço de passagem aérea em período de pico em R$ 

400 e viagens fora de período de pico em R$ 180. Esses preços são mais baixos do que os 

preços publicados da TAM. Mas próximos aos preços da GOL. 

7.3.7 A resposta competitiva é uma questão que precisa ser considerada, já que a rota do Rio de 

Janeiro para São Paulo é entendida como sendo uma rota altamente lucrativa para as linhas 

aéreas. No passado, o governo brasileiro resistiu aos esforços das linhas aéreas de operar um 

serviço integrado de ponte aérea com base em concorrência (o serviço anterior de ponte aérea 

que operava como um pool foi desativado em 2004). 

7.3.8 A natureza precisa da resposta competitiva das linhas aéreas à introdução do TAV é difícil de 

modelar, e depende, inter-alia, da estrutura de custo dos dois modos. Na verdade, 

considerando que os atributos modais tais como tempo de viagem e capacidade (limitados pela 

extensão da pista) são fixos, a concorrência dos preços é a base mais provável. Além disso, é 

razoável presumir que as linhas aéreas reduzirão seus preços na margem em resposta ao 

TAV. 

7.3.9 A GOL é análoga a uma operação de baixo custo, e, ainda, usamos seus preços ao invés dos 

preços da TAM no trabalho de modelagem pelo fato de que os preços da TAM podem ser 

reduzidos para o mesmo nível que o da GOL. 

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7.3.10 Especificamos os preços de passagem para viagens relacionadas a trabalho e não 

relacionadas a trabalho, presumidas como sendo em período de pico e fora de período de pico. 

A justificativa para a estratégia de preços de passagens do TAV é descrita abaixo. 

Preços de Passagens de Trem de Alta Velocidade 

7.3.11 Com a apresentação do relatório de demanda e receita preliminar, realizamos diversos testes 

de otimização de preço de passagem para determinar a receita máxima que pode ser atingida. 

A primeira etapa na determinação do preço adequado foi um exercício de comparação dos 

preços internacionais de passagens de trem de alta velocidade. 

7.3.12 Observamos oito pares de cidades conectadas por serviços de trem de alta velocidade. A 

Tabela 7-1 mostra a lista de rotas com os tempos de viagem para os modos ferroviário e aéreo. 

Alguns dos valores de tempo de viagem ferroviária são aproximados em virtude da 

variabilidade dos serviços prestados. Em todos os casos, os tempos de viagem aérea são 

menores do que das viagens ferroviárias, mas quando o tempo de acesso aos aeroportos é 

considerado (já que a maioria dos serviços aéreos opera em aeroportos há alguma distância do 

centro da cidade) o trem de alta velocidade pode oferecer tempos de viagem mais rápidos para 

as viagens centro a centro. 

Tabela 7-1: Cidades Pares conectadas pelos Serviços de TAV 

Rota TAV Avião 

Londres - Paris 2 horas e 15 minutos 1 hora e 20 minutos 

Madri - Barcelona 2 horas e 45 minutos 2 horas e 05 minutos 

Madri – Sevilha 2 horas e 30 minutos 1 hora 

Paris – Marselha 3 horas e 20 minutos 1 hora e 15 minutos 

Milão – Roma 4 horas 1 hora de 10 minutos 

Frankfurt – Colônia 1 hora e 30 minutos Sem serviço aéreo 

Londres - Edimburgo 4 horas e 38 minutos 1 hora e 20 minutos 

Londres - Manchester 2 horas e 09 minutos 1 hora 

Paris – Lion 2 horas e 00 minuto 1 hora e 10 minutos 

7.3.13 A Tabela 7.2 fornece um resumo dos preços das passagens em Euros para cada rota por 

período de pico e fora de período de pico. A maioria das ferrovias opera duas classes, primeira 

classe ou classe executiva, e segunda classe ou classe econômica. O interessante é que a 

maioria das rotas não tem estrutura de preços de passagem de horário de pico/fora de horário 

de pico. Somente o Reino Unido oferece desconto nos preços de passagens fora do período de 

pico para bilhetes da classe executiva e econômica. 

Tabela 7-2: Preços de Passagens Únicos de TAV 

Preços de Passagens em 

Período de Pico, em € 

Rota Km Primeira Econômica 

Londres – Paris 414 292 201 

Paris – Marselha 809 137 99 

Milão – Roma 684 93 68 

Frankfurt – Colônia 190 102 63 

Londres – Edimburgo 656 210 152 

Londres - Manchester 300 217 139 

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7.3.14 Com base na Tabela 7.2, os índices entre executiva/econômica foram calculados, conforme 

apresentado na Tabela 7-3 abaixo. Com base nisso, concluímos que o preço médio do bilhete 

da classe executiva é 1,5 vez o preço médio do bilhete da classe econômica. 

Tabela 7-3: Preços de Passagem de Classe Executiva/Econômica em período de pico e 

fora de período de pico 

Viagem 

Índice Executiva/Econômica em 

período de pico 

Londres – Paris 1,46 

Paris – Marselha 1,39 

Milão – Roma 1,38 

Frankfurt – Colônia 1,62 

Londres – Edimburgo 1,38 

Londres – Manchester 1,56 

7.4 Otimização de Receita 

Média 1,47 

7.4.1 Na consideração do escopo para otimizar os preços das passagens aéreas dentro dos modelos 

expresso e regional, foram considerados os níveis de atributo estabelecidos dentro do plano de 

preferência declarada. Se os valores forem escolhidos significativamente fora das faixas 

estabelecidas na Tabela 7-4 abaixo, os resultados não poderão ser tomados como base, já que 

o modelo está fora de sua faixa calibrada. 

Avião 

Tabela 7-4: Níveis de atributo de Preferência Declarada 

Atributos Níveis 

Tempo de viagem 0:45h 1:00h 1:15h 

Atraso na partida - 0:30h 1:00h 4:00h 

Preço da passagem R$ 40 R$ 100 R$ 300 R$ 500 R$ 700 

TAV 

Tempo de viagem 1:20h 1:50h 2:20h 3:00h 

Atraso na partida - 5 minutos 10 minutos 30 minutos 

Preço da passagem na 

classe econômica R$ 60 R$ 100 R$ 140 R$ 180 

Preço da passagem na 

classe executiva R$ 140 R$ 240 R$ 340 R$ 420 

7.4.2 A Tabela 7.5 fornece um resumo dos atributos do caso base por modo para o modelo 

Expresso. (Observe que os preços das passagens do TAV apresentados nesta tabela foram 

otimizados). Com base no traçado preferido da Halcrow, o TAV é 8 minutos mais rápido do que 

o avião. 

7.4.3 Para determinar preços de passagem de receita otimizada, primeiramente fixamos os preços 

aéreos nos níveis mostrados na Tabela 7.5 determinados com base na discussão apresentada 

acima. Uma faixa de preços de passagens do TAV foi, então, utilizada nos modelos expressos. 

Diversos pontos precisam ser considerados: 

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Os preços das passagens (ou outros atributos) não podem ser reajustados fora do 

atributo apresentado na Tabela 7-4, já que os resultados do modelo não podem ser 

tomados como base; 

O modelo é mais sensível ao custo do que ao tempo, conseqüentemente, a 

importância de fixar os preços em níveis realistas; 

Há uma expectativa de mercado de que os preços das passagens do TAV serão mais 

baixos do que os preços das passagens aéreas; 

O TAV e o avião têm tempos de viagem similares, conseqüentemente, o preço da 

passagem é um determinante importante na escolha de modo; e 

A relação dos preços de passagens da classe executiva para com a econômica deve 

estar dentro da faixa identificada acima, e da faixa usada na análise de PD. 

7.4.4 Com base nisso, podemos fazer diversas simulações, testando os preços das passagens do 

TAV em horário de pico e fora do horário de pico, nas classes econômica e executiva. As 

combinações de valores da extremidade mais baixa até a extremidade mais alta de cada 

classe de preço foram testadas, permitindo uma extrapolação de 10% dos níveis de atributo de 

Preferência Declarada, de acordo com a tabela acima. Ao analisarmos os resultados, 

determinamos que uma combinação de R$ 200 (econômica)/R$ 325 (executiva) para preços 

em horário de pico e R$ 150 (econômica)/R$ 250 (executiva) para horários fora de pico 

representou a receita mais alta. 

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Tabela 7-5: Resumo das principais premissas para o modelo expresso Rio de Janeiro - São Paulo 

Modelo Regional 

TAV Avião Ônibus Carro 

Tempo de Acesso/Custo Varia por Zona no modelo Varia por Zona no modelo Varia por Zona no modelo Varia por Zona no 

modelo 

Tempo de Viagem 1 hora e 33 minutos 

55 minutos – não supõe atraso (tempo publicado 6 horas (com base em 

5 horas 

(Tempo no Veículo - IVT) 

Check-in (presume que 

esse seja avaliado em 

IVT) 

(com base no traçado indicativo e simulação) 

5 minutos para localizar a plataforma e entrar 

a bordo, localizar o assento, 4 minutos para 

sair da estação. (NB não presume verificações 

de segurança) 

Tempo de viagem total 1 hora e 33 minutos IVT 

5 minutos para Embarque 

4 minutos para Desembarque 

Atraso (não modelado 

como atraso estocástico) 

1 hora e 42 minutos 

5 minutos de atraso. O TAV é extremamente 

confiável com base nas referências 

internacionais 

pela linha aérea) 

50 minutos para check-in, liberação de segurança, 

embarcar, desembarcar, e caminhar até o portão. 

5 minutos para sair do aeroporto, localizar uma fila 

de táxi (acrescentar 10 minutos para pegar a 

bagagem) 

55 minutos IVT 

50 minutos para Embarque 

5 minutos para Desembarque 

1 hora e 50 minutos 

Ambos os aeroportos nacionais têm desempenho 

muito deficiente. 30 minutos de tempo de atraso. 

Pode ser maior. Não presumiu a deterioração ou 

aprimoramento com o passar do tempo 


operação de 85km/h) 

10 minutos, localizar ônibus, 

embarcar, etc. 5 minutos para 

sair da estação de ônibus 

6 horas IVT 

15 minutos de 

embarque/desembarque 

6 horas e 15 minutos total 

30 minutos. Não presumiu a 

deterioração ou aprimoramento 

com o passar do tempo 

Nenhum 

5 horas 

30 minutos. Não 

presumiu a deterioração 

ou aprimoramento com 

o passar do tempo 

Freqüência 20 minutos no horário de pico, 40 minutos fora 

do horário de pico 

30/15 minutos dependendo na linha aérea 15 minutos n/a 

Preço de Passagem em R$ 200 R$ 400 (com base na operação da GOL, incluindo R$67 R$ 137,12 (inclui 

Horário de Pico 

impostos) 

pedágio, e custos 

(Econômica) 

operacionais) 

Preço de Passagem em 

Horário de Pico 

(Executiva) 

R$325 n/a n/a n/a 

Preço de Passagem R$ 150 

R$ 180 (com base na operação da GOL, incluindo n/a n/a 

Fora de Horário de Pico (mais caro que o preço da passagem de impostos) 

(Econômica) 

ônibus, mas mais barato do que a passagem 

aérea) 

Preço de Passagem 

Fora de Horário de Pico 

(Executiva) 

R$ 250 

n/a n/a n/a


7.4.5 Procedemos com a análise das ligações regionais, pela variação dos preços de passagens do 

TAV em uma base de custo por quilômetro; testamos a partir de R$ 0,25/km até R$ 0,50/km. 

Similar ao caso RJ-SP, foram considerados os níveis de atributo estabelecidos dentro do plano 

de preferência declarada. Se valores forem escolhidos fora das faixas estabelecidas na Tabela 

7.6 abaixo, os resultados não podem ser tomados como base, já que o modelo está fora de sua 

faixa calibrada. As colunas Min e Max representam os valores mínimos e máximos de atributo 

de custo que o TAV pode assumir. Os preços de passagem de ônibus para ligações regionais 

são apresentados no Anexo B, e eles variam de R$ 0,14/km a R$ 0,22/km. 


Tabela 7-6: Preços de Passagens em uma base por km 

Fluxos de TAV Min Max R$0,25 R$0,30 R$0,35 R$0,40 R$0,45 R$0,50 

V. Redonda/B. 

Mansa 

28,00 52,00 33,50 40,20 46,90 53,60 60,30 67,00 

Rio de Janeiro S.J. Campos 80,50 149,50 85,25 102,30 119,35 136,40 153,45 170,50 

Rio de Janeiro Jundiaí 119,00 221,00 115,25 138,30 161,35 184,40 207,45 230,50 

V. 

Redonda/B. 

Mansa 

V. 

Redonda/B. 

Mansa 

V. 

Redonda/B. 

Mansa 

V. 

Redonda/B. 

Mansa 

S.J. Campos 52,50 97,50 57,00 68,40 79,80 91,20 102,60 114,00 

São Paulo 77,00 143,00 81,25 97,50 113,75 130,00 146,25 162,50 

Jundiaí 91,00 169,00 89,00 106,80 124,60 142,40 160,20 178,00 

Campinas 101,50 188,50 98,75 118,50 138,25 158,00 177,75 197,50 

S.J. Campos São Paulo 24,50 45,50 24,00 28,80 33,60 38,40 43,20 48,00 

S.J. Campos Jundiaí 38,50 71,50 30,50 36,60 42,70 48,80 54,90 61,00 

S.J. Campos Campinas 49,00 91,00 40,25 48,30 56,35 64,40 72,45 80,50 

São Paulo Jundiaí 14,00 26,00 15,00 18,00 21,00 24,00 27,00 30,00 

São Paulo Campinas 24,50 45,50 26,00 31,20 36,40 41,60 46,80 52,00 

Jundiaí Campinas 10,50 19,50 9,75 11,70 13,65 15,60 17,55 19,50 

7.4.6 A Tabela 7.7 apresenta as simulações feitas para os preços de passagem com variação de 

R$ 0,25/km para R$ 0,40/km para cada conexão regional para 2008. 

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Tabela 7-7: Demanda x Preço de Passagem x Receita do TAV para conexões Regionais em 2008 

Fluxos Demanda (x 1.000) Preço de passagem do TAV Receita (R$ x 1.000) 

Rio de Janeiro V. Redonda / 

B. Mansa 

R$/km 0,25 0,30 0,35 0,40 0,25 0,30 0,35 0,40 0,25 0,30 0,35 0,40 

1.313 986 697 522 33,50 40,20 46,90 52,00 44 40 33 27 

Rio de Janeiro S. J. Campos 148 79 33 17 85,25 102,30 119,35 136,40 13 8 4 2 

Rio de Janeiro Jundiaí 27 18 11 9 119,00 138,30 161,35 184,40 3 2 2 2 

V. Redonda / 

B. Mansa 

V. Redonda / 

B. Mansa 

V. Redonda / 

B. Mansa 

V. Redonda / 

B. Mansa 

S. J. Campos 

São Paulo 

Jundiaí 

Campinas 

62 41 23 11 57,00 68,40 79,80 91,20 4 3 2 1 

164 81 32 15 81,25 97,50 113,75 130,00 13 8 4 2 


89,00 106,80 124,60 142,40 - - - - 

30 15 5 3 98,75 118,50 138,25 158,00 3 2 1 0 

S. J. Campos São Paulo 5.867 4.912 3.941 3.047 24,00 28,80 33,60 38,40 141 141 132 117 

S. J. Campos Jundiaí 29 29 23 16 38,50 38,50 42,70 48,80 1 1 1 1 

S. J. Campos Campinas 669 669 439 260 49,00 49,00 56,35 64,40 33 33 25 17 

São Paulo Jundiaí 3.801 3.382 2.965 2.564 15,00 18,00 21,00 24,00 57 61 62 62 

São Paulo Campinas 9.131 7.917 6.593 5.299 26,00 31,20 36,40 41,60 237 247 240 220 

Jundiaí Campinas 2.820 2.677 2.527 2.371 9,75 11,70 13,65 15,60 27 31 34 37 

Observação: Os números em vermelho indicam os valores usados para não 

infringir os limites do modelo


7.4.7 Com base na tabela anterior, foi possível produzir o gráfico a seguir que indica o melhor 

relacionamento demanda x preço de passagem x receita para se basear em R$ 0,30/km 

Figura 7-1: Demanda e receita anuais para conexões regionais (2008) 

7.4.8 A simulação para todos esses níveis apresentados acima, há nitidamente uma otimização entre 

os preços de passagens de R$ 0,25 e R$ 0,30 por km, e este último foi escolhido como o preço 

a ser simulado. 

7.4.9 A Tabela 7.8 ilustra os valores finais de demanda e receita obtidos com a base de preço de 

R$ 0,30/km após as atualizações do traçado que alteraram os tempos de viagem do TAV (por 

exemplo, passar por Viracopos antes de chegar a Campinas). Observe que os valores da 

demanda apresentados na tabela a seguir não se equipararão, e não deverão se equiparar, 

aos valores apresentados na tabela e gráfico acima. 

Tabela 7-8: Demanda modelada em R$ 0,30 por km 

Rio de 

Janeiro 

Rio de 

Janeiro 

2008 

V. 

Redonda/ 

B. Mansa 

SJ 

Campos 

Tempo do 

TAV 

Preço do 

TAV 


Demanda por Modo (1.000/ano) Receita 

Automóvel Ônibus TAV 

R$/ano 

em milhões 

33,5 40,20 1.070 109 1.017 40,88 

77,5 102,30 46 80 84 8,59


Rio de 

Janeiro 

V.Redonda / 

B. Mansa 

V.Redonda / 

B. Mansa 

V.Redonda / 

B. Mansa 

V.Redonda / 

B. Mansa 

2008 

Tempo do 

TAV 

Preço do 

TAV 


Demanda por Modo (1.000/ano) Receita 

Automóvel Ônibus TAV 

R$/ano 

em milhões 

Jundiaí 121 138,30 18 - 14 1,94 

SJ 

Campos 

42 68,40 21 20 44 3,01 

São Paulo 71 97,50 155 38 88 8,58 

Jundiaí 85,5 106,80 2 - 4 0,43 

Campinas 115 118,50 15 13 15 1,78 

SJ Campos São Paulo 27 28,80 2.913 1.124 4.959 142,82 

SJ Campos Jundiaí 41,5 38,50 16 11 24 0,92 

SJ Campos Campinas 71 49,00 325 496 598 29,30 

São Paulo Jundiaí 12,5 18,00 3.165 434 2.908 52,34 

São Paulo Campinas 42 31,20 3.563 1.653 7.365 229,79 

Jundiaí Campinas 27,5 11,70 1.259 420 2.248 26,30 

Total 12.568 4.398 19.368 547 

7.4.10 Deve ser observado que Campinas e São José dos Campos geram um fluxo muito alto de 

viagens regionais de passageiros. 

7.5 Resumo de Premissas de Rede do Caso Base 

7.5.1 As Tabelas 7.9, 7.10 e 7.11 fornecem premissas detalhadas de tempos de viagem, preços de 

passagens e atrasos. Essas premissas serão refinadas posteriormente quando uma decisão 

final for tomada sobre o trabalho do traçado; isso permitirá que os tempos de viagem revisados 

sejam estimados para o TAV e uma tabela de horários seja desenvolvida. 

Tabela 7-9: Tempo de Viagem (em minutos) 

Modelo Expresso 

TAV Avião Carro Ônibus 

Rio de Janeiro São Paulo 102 110 300 375 

Rio de Janeiro Campinas 128 110 390 450 



V. Redonda / B. Mansa 

V. Redonda / B. Mansa 33,5 

105 130 

S. J. Campos 77,5 260 300 

Jundiaí 121 360 445* 

S. J. Campos 42 175 230 

São Paulo 71 240 300 

Jundiaí 85,5 266 370*


S. J. Campos 

São Paulo 

Campinas 115 


295 400 

São Paulo 27 70 80 

Jundiaí 41,5 91 150 


Jundiaí 12,5 43 50 


Jundiaí Campinas 27,5 30 45 

* Tempo de Viagem estimado somando o tempo de viagem do ônibus da origem até São Paulo e de São 

Paulo a Jundiaí mais um tempo de transferência de 20 minutos 

Modelo 

Expresso 


Tabela 7-10: Preços de Passagens (R$) 

São Paulo (em horário de 

pico) 

São Paulo (fora do horário 

de pico) 

TAV 

Classe 

Econômic 

a 

Classe 

Executi 

va 

Air Carro Ônibus 

200,00 325,00 400,00 137,12 67,00 

150,00 250,00 180,00 137,12 67,00 

Rio de Janeiro Campinas 200,00 350,00 400,00 160,80 75,00 



V. Redonda / B. 

Mansa 

S. J. Campos 

São Paulo 

V. Redonda / B. Mansa 40,20 41,46 27,36 

S. J. Campos 102,30 109,39 51,00 

Jundiaí 138,30 145,31 68,85 

S. J. Campos 68,40 73,09 34,00 

São Paulo 97,50 104,85 46,00 

Jundiaí 106,80 155,26 53,20 

Campinas 118,50 126,47 59,00 

São Paulo 28,80 31,52 17,30 

Jundiaí 38,50 36,41 26,80 

Campinas 49,00 51,91 27,00 

Jundiaí 18,00 20,66 9,50 

Campinas 31,20 37,38 18,00 

Jundiaí Campinas 11,7 15,49 8,50 

Observações: 

Os preços para viagens diretas, viagens com uma parada, e viagens que precisam de 

transferência (observada na coleta de dados em campo) 

Carro inclui pedágios e custo de combustível 

Ônibus são os preços de passagens reais usados por empresas particulares


Tabela 7-11: Atrasos (minutos) 

Origem – Destino TAV Avião Ônibus 

Rio de Janeiro São Paulo 5 30 30 

Rio de Janeiro Campinas 5 30 30 

7.6 Resposta competitiva/dinâmica 

7.6.1 A experiência de outras linhas de trem de alta velocidade mostra que se espera que os modos 

de transporte existentes concorram com o TAV aprimorando seus serviços ou reduzindo os 

preços de passagens. Um exemplo evidente desse efeito é a resposta competitiva ao Eurostar 

pelo Túnel do Canal dos barcos de travessia e linhas aéreas que operam nas rotas 

concorrentes entre a Inglaterra e França/Bélgica. 

7.6.2 Após a introdução do TAV, prevemos: 

Que alguma capacidade seja liberada nos aeroportos do centro da cidade a curto 

prazo, o que reduziria os atrasos nos aeroportos, 

Uma resposta competitiva das linhas aéreas que operam nessa rota, por exemplo, pela 

redução de alguns preços de passagens nas rotas lucrativas; 

Prevemos, então, o surgimento das seguintes dinâmicas competitivas para escolhas 

entre TAV e avião no corredor: 

o Alguns usuários que inicialmente mudaram para o TAV retornariam para o avião 

quando os preços baixarem; 

o Se esse processo continuasse em andamento, os aeroportos se tornariam mais 

congestionados novamente e os atrasos aumentariam, aumentando o tempo de 

viagem médio por avião; 

o Para atrair passageiros e consolidar a participação de mercado, espera-se que a 

concessionária do TAV reduza alguns preços de passagens para atrair 

passageiros do avião de volta ao TAV; 

o Alguns passageiros que mudaram de volta ao avião escolheriam novamente 

mudar para o TAV; 

o Nesse estágio, salvo se as linhas aéreas puderem reduzir os preços de 

passagens ainda mais ou aprimorar a qualidade de seu serviço, é improvável 

que elas aumentem sua participação de mercado. As reduções dos preços das 

passagens seriam improváveis em virtude da rentabilidade média por passageiro 

ter sido reduzida ao ponto no qual reduções adicionais nos preços teriam um 

impacto na lucratividade; e 

o A experiência de outros sistemas de trem de alta velocidade mostra que a 

demanda induzida pelo TAV tenderá a gerar uma demanda induzida 

(relativamente menor, mas significativa) por viagens aéreas, já que as pessoas 

que não viajavam anteriormente seriam atraídas pelos preços de passagens 

reduzidos ou pelos serviços aprimorados oferecidos pelas linhas aéreas que 

estiverem concorrendo com os serviços de trem de alta velocidade. Esses 

passageiros se tornariam parte do mercado no corredor e contribuiriam para o 

crescimento do mercado que, por sua vez, se beneficiaria do sistema dos modos 

TAV e aéreo. 

7.6.3 Nossa análise da base de custo das linhas aéreas sugere que há um escopo para as linhas 

aéreas reduzirem os preços, sugerindo que seja provável que a dinâmica descrita acima ocorra 

na prática: 

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A prova empírica sugere que na maioria dos casos (apesar de não em todos os casos), 

as transportadoras de baixo custo podem apresentar freqüentemente margens de lucro 

maiores do que as linhas aéreas em rede. Isso parece ser um reflexo de suas margens 

operacionais mais altas e de sua base de capital mais baixa. Por exemplo, em 2004 os 

custos unitários da GOL eram 53% dos custos operacionais das linhas aéreas em rede. 

Em comparação, os custos unitários da Ryanair e da Easyjet eram 36% e 60% das 

linhas aéreas em rede, respectivamente; e 

A pesquisa da IATA sobre as melhores linhas aéreas por margem de lucro operacional 

indica que a GOL tinha sido classificada em 1 o lugar em 2005 (com a margem 

operacional de 23,3%) e em 5º lugar no ano seguinte (16%). Em comparação, a 

Ryanair reportou 21,8% e 21,1% respectivamente, enquanto as linhas aéreas em rede 

tais como a BA, obtiveram apenas 8,3% e 7,1% nos anos reportados. Um estudo 

recente da IATA (fonte: Value Chain Profitability, IATA) sugeriu que uma margem 

operacional mínima entre 9 e 10% é, em geral, exigida pelas linhas aéreas para 

atender às suas necessidades de custo de capital. Isso sugeriria que as linhas aéreas 

com uma margem operacional superior a 9-10% pode ter a flexibilidade financeira de 

assumir uma resposta competitiva no caso de nova concorrência. 

7.6.4 Em outras palavras, há espaço para as transportadoras na rota Rio de Janeiro - São Paulo 

reduzirem os preços de passagens e, ainda, manterem uma margem de lucro operacional 

razoável. Esperamos que algumas linhas aéreas reduzam os preços das passagens nessa rota 

em certos momentos para competir no preço com o TAV. Não tentamos modelar ou, de outra 

forma, quantificar o efeito da dinâmica competitiva descrita acima, já que essa análise está fora 

do escopo deste estudo de viabilidade. Presumimos que os preços de passagens aéreas para 

a modelagem incluam um valor mais baixo do que a média ponderada dos atuais preços de 

passagens e isso supõe que uma certa redução competitiva nos preços de passagens seja o 

modelo base. 

7.7 Premissas sócio-econômicas 

7.7.1 As principais premissas de entrada sócio-econômicas para o modelo incluem o total de 

população, população empregada, renda média, população por classe de renda e taxa de 

motorização ou frota de carros particulares. As projeções para essas variáveis têm como base 

previsões oficiais, quando possível, para dar um ―histórico‖ de taxas de crescimento em virtude 

de fatores exógenos, porém, esses foram ajustados subseqüentemente para refletir o impacto 

que se espera que o TAV tenha no desenvolvimento regional. Projeções foram desenvolvidas 

para 2008, 2014, 2024, 2034 e 2044 e são consideradas somente para as cidades com 

estações obrigatórias de TAV (excluindo as estações opcionais). Após 2034, uma taxa de 

crescimento de 3,7% ao ano com base na previsão do PIB foi usada em todas as previsões. 

População 

7.7.2 A população é usada no modelo nos estágios de escolha de destino e geração de viagem. Um 

crescimento mais alto da população resultará em mais viagens, enquanto a escolha de destino 

de viagem tenderá para as áreas com população com crescimento mais rápido. O crescimento 

subjacente da população na área de estudo é apresentado na 

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Tabela 7-12. Espera-se que a população diminua nas áreas centrais do Rio de Janeiro e São 

Paulo, continuando a tendência observada nos últimos anos de movimento das cidades 

centrais para os subúrbios, em virtude do desejo maior por carros particulares, falta de estoque 

de casas novas nessas áreas já construídas, e substituição de usos residenciais por usos 

comerciais. No geral, espera-se que a população na área modelada aumente de 19,7 para 22,6 

milhões de 2008 a 2034, um aumento de 14,4% ou cerca de 0,52% ao ano 

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Tabela 7-12 : Taxas de Crescimento Anual da População para as Áreas do Modelo 

Área Pop em 

2008 

2008-2014 2014-2024 2024-2034 Pop em 

2034 

Centro - RJ 146.000 -1,16% -1,27% -1,45% 103.516 

Sul - RJ 648.663 -0,55% -0,57% -0,61% 557.505 

Barra - 

Jacarepaguá - RJ 

1.041.348 2,16% 1,83% 1,54% 1.653.523 

Norte - RJ 2.717.653 -0,26% -0,27% -0,27% 2.534.700 

Oeste - RJ 1.776.311 1,93% 1,67% 1,42% 2.707.045 

V. Redonda - B. 

Mansa 

São José dos 

Campos 

435.753 0,57% 0,54% 0,51% 500.648 

622.238 1,49% 1,33% 1,17% 871.754 

Centro - PD 59.373 -0,46% -0,48% -0,50% 52.349 

Centro - Oeste - PD 790.445 -0,23% -0,23% -0,24% 743.765 

Centro Sul - PD 1.231.077 -0,06% -0,06% -0,06% 1.212.016 

Sul - PD 2.667.572 0,63% 0,60% 0,56% 3.109.664 

Leste - PD 4.086.769 0,37% 0,36% 0,35% 4.485.222 

Norte - PD 862.578 0,04% 0,04% 0,04% 871.594 

Noroeste - PD 1.230.702 0,48% 0,46% 0,44% 1.385.573 

Jundiaí 357.593 1,03% 0,95% 0,86% 455.349 

Campinas 1.066.802 1,00% 0,92% 0,84% 1.349.313 

TOTAL 19.740.877 22.593.536 

7.7.3 Para as duas principais cidades de São Paulo e Rio de Janeiro, as projeções de população 

estão disponíveis nos planos diretores das cidades. Em São Paulo, no PITU-2025 (Plano 

Integrado de Transporte Urbano) e no Rio de Janeiro no PDTU-RMRJ. As projeções de 

população para cidades menores, Volta Redonda e Barra Mansa, presumem a mesma taxa de 

crescimento estimada pelo IBGE que no estado do Rio de Janeiro, enquanto as estimativas 

para Campinas, Jundiaí e São José dos Campos usam estimativas de população 

desenvolvidas pela SEADE (Sistema Estadual de Análise de Dados de São Paulo) a respeito 

dos anos de 2010, 2015 e 2020. O IBGE fornece totais de controle para todas as áreas para 

2007 e a interpolação para as outras áreas foi realizada usando curvas logarítmicas. 

7.7.4 O estudo do PITU, cujos resultados estão disponíveis em 

http://www.pitu.stm.sp.gov.br/indexsp.html, considerou como base para suas previsões de 

população para a Região Metropolitana de São Paulo, e a cidade de São Paulo, as seguintes 

premissas: uma queda constante observada no crescimento natural (próxima a 1,5% ao ano), e 

o fato de que a proporção da população urbana já excede 80% e está próxima à saturação. 

Como resultado de ambos os processos, as taxas de crescimento da população em grandes 

conglomerados urbanos dentro da região de São Paulo estão caindo, assim como os fluxos de 

migração, conseqüentemente, as previsões futuras terão como base uma estabilização fixa da 

população. O estudo fornece previsões até 2025. 

7.7.5 Dos dois cenários considerados dentro do estudo do PDTU para a Região Metropolitana do Rio 

de Janeiro, o cenário ―Crescimento Induzido‖ trata de alguns impactos dos projetos de 

transporte pertinentes nos futuros padrões de distribuição da população. O cenário de 

crescimento induzido foi adotado para o estudo atual. O PDTU apresenta estimativas da 

população até 2013, e a descrição detalhada dos resultados do estudo está disponível em 

(http://www.sectran.rj.gov.br/pdtu.asp) 

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7.7.6 A população empregada é usada no estágio de escolha de destino do modelo, com maior 

probabilidade de viagens serem feitas para áreas com altos números de funcionários. As 

estimativas de 2006 do IBGE estimam a proporção da população que está empregada no nível 

municipal. Para São Paulo, isso está disponível por área e essas taxas foram aplicadas a 

diversas zonas de modelo dentro da cidade. Para o Rio de Janeiro, a taxa de emprego foi 

estimada com base no índice de viagens a trabalho para a população para cada zona usando o 

modelo do PDTU. O total da população empregada está, então, sujeito a reajuste para refletir a 

introdução do TAV conforme discutido abaixo (estimado como sendo um adicional de 0,2% no 

corredor do estudo) 

Renda 

7.7.7 A renda é usada pelo modelo para determinar os estágios da taxa de viagem e da escolha de 

modo, com as pessoas de renda mais alta fazendo mais viagens e tendo a maior disposição de 

pagar preços de passagens para economizar tempo. As distribuições de população por classes 

de renda são derivadas dos planos diretores para as 2 grandes cidades - ―cenário moderado‖ 

do PITU de 2025 para São Paulo e cenário de ―crescimento induzido‖ do PDTU-RMRJ para o 

Rio de Janeiro. Para outras cidades, esses dados não estavam disponíveis e, portanto, 

estimamos a distribuição a partir das outras áreas. Para Campinas e Jundiaí, a distribuição tem 

como base a área norte de São Paulo, enquanto em São José dos Campos, a distribuição tem 

como base a previsão do centro de São Paulo. A distribuição em Volta Redonda/Barra Mansa 

tem como base o norte do Rio de Janeiro. A previsão de crescimento da renda média geral por 

área de modelo em termos reais (excluindo a inflação) é conforme apresentado na Tabela 7.13. 

7.7.8 Os estudos do PITU e do PDTU consideram uma abordagem dupla para previsões de renda. 

De acordo com isso, o efeito combinado do crescimento da renda e da distribuição causa um 

aumento de renda dentro de cada classe e uma mudança de parte da população em uma 

classe para a classe superior seguinte. 

7.7.9 A distribuição da população dentro das classes de renda é útil para a escolha de modelos de 

modo, enquanto o estágio de geração de viagem também se baseia na renda média por zona 

como prognosticador. 

7.7.10 Para a cidade de São Paulo, o ―cenário moderado‖ do PITU 2025 presume um crescimento de 

renda real médio per capita de 1% ao ano entre 2005 e 2025, além de uma mudança de 0,07% 

ao ano das classes de renda mais baixa para renda mais alta. Para o Rio de Janeiro, o Cenário 

de ―Crescimento Induzido‖ do PDTU-RMRJ adotado presume que a média de renda per capita 

aumente 2% ao ano entre 2003 e 2013 com uma mudança adicional de 0,10% das classes de 

renda mais baixa para renda mais alta ao ano. No período de 2024 a 2034, para a cidade de 

São Paulo, foram usadas as mesmas taxas utilizadas no período de 2020 a 2025. As taxas por 

zona são diferentes. Os valores relacionados na tabela abaixo representam a média para as 

regiões metropolitanas do Rio de Janeiro e de São Paulo. Taxas de crescimento mais altas 

para a Região Metropolitana do Rio de Janeiro refletem o fato de que sua renda média é 

atualmente inferior à renda média de São Paulo. Nenhuma previsão de renda está disponível 

após 2013 para o Rio de Janeiro e, portanto, as premissas de São Paulo foram usadas para 

esse período. Para outras áreas, as rendas médias têm como base o censo de 2000, 

atualizado para 2008 com base nas alterações do salário mínimo. As taxas de crescimento de 

renda do Rio de Janeiro foram adotadas para os anos futuros. 

Tabela 7-13: Taxas de crescimento real anual médias para renda, para as áreas 

modeladas por zona 

Área 2008-2014 2014-2024 2024-2034 

Centro - RJ 3,52% 1,07% 1,07% 

Sul - RJ 1,62% 1,07% 1,07% 

Barra - Jacarepaguá - RJ 2,68% 1,07% 1,07% 

Norte - RJ 2,90% 1,07% 1,07% 

Oeste - RJ 3,60% 1,07% 1,07% 

Página 126 de 149


Área 2008-2014 2014-2024 2024-2034 

Volta Redonda - Barra Mansa 1,07% 1,07% 1,07% 

São José dos Campos 1,07% 1,07% 1,07% 

Centro - PD 0,89% 0,94% 1,10% 

Centro - Oeste - PD 0,72% 0,81% 1,02% 

Centro Sul - PD 0,79% 0,86% 1,05% 

Sul - PD 0,92% 0,95% 1,08% 

Leste - PD 0,96% 0,96% 1,09% 

Norte - PD 0,74% 0,81% 0,99% 

Noroeste - PD 0,90% 0,94% 1,10% 

Jundiaí 1,07% 1,07% 1,07% 

Campinas 1,07% 1,07% 1,07% 


7.7.11 A frota de carros particulares causa um impacto principalmente no componente de escolha de 

modo do modelo. O número total de carros em cada município foi estimado pelo DENATRAN 

para 2007 e foi dividido pela população, resultando no número de carros per capita nesse ano, 

conforme apresentado na Tabela 7.14. O crescimento na frota de carros particulares foi 

previsto com base nas análises de tendência histórica dos dados da frota de carros particulares 

na Região Metropolitana de São Paulo. Essa região tem os mais longos registros de dados 

disponíveis, mostrando o crescimento na frota de carros particulares entre 1967 e 2007. A frota 

de carros particulares é maior em São Paulo do que no Rio de Janeiro, e a taxa da frota de 

carros particulares de 2008 é estimada como sendo 370 carros por 1000 habitantes em São 

Paulo comparada a 230 por 1000 habitantes na cidade do Rio de Janeiro. 

Tabela 7-14: Frota de carros particulares (veículos por 1000 habitantes) 

Macrozona 2008 2014 2024 2034 

Centro - RJ 210 220 240 250 

Sul - RJ 440 480 520 540 

Barra - Jacarepaguá - RJ 440 480 520 540 

Norte - RJ 240 250 270 290 

Oeste - RJ 150 160 170 180 

Volta Redonda - Barra Mansa 200 220 230 250 

São José dos Campos 300 330 350 370 

Centro - PD 450 490 530 550 

Centro-Oeste - PD 560 610 660 690 

Centro Sul - PD 500 540 580 620 

Sul - PD 320 350 370 390 

Leste - PD 320 350 380 400 

Norte - PD 430 460 500 530 

Noroeste - PD 330 350 380 410 

Jundiaí 390 420 450 480 

Campinas 400 430 470 490 

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7.7.12 A Tabela 7.15 apresenta a alteração percentual anual no número total de carros em cada zona, 

incorporando a alteração da população. As reduções de população previstas nas áreas centrais 

de São Paulo e Rio de Janeiro compensam o aumento modesto nas taxas da frota de carros 

particulares, resultando em algumas reduções na frota de carros particulares, em particular 

Rio-Centro. Um forte crescimento das taxas da população e da frota de carros particulares 

ocorre nas áreas da periferia de São Paulo e Rio de Janeiro, e nas cidades menores de Volta 

Redonda, São José dos Campos, Jundiaí e Campinas. 

Tabela 7-15: Alteração percentual anual no total da frota de carros particulares 

Macrozona 2008-2014 2014-2024 2024-2034 

Centro - RJ 0,78% 0,87% 0,41% 

Sul - RJ 1,46% 0,80% 0,38% 

Barra - Jacarepaguá - RJ 1,46% 0,80% 0,38% 

Norte – RJ 0,68% 0,77% 0,72% 

Oeste – RJ 1,08% 0,61% 0,57% 

Volta Redonda – Barra Mansa 1,60% 0,45% 0,84% 

São José dos Campos 1,60% 0,59% 0,56% 

Centro – PD 1,43% 0,79% 0,37% 

Centro-Oeste – PD 1,44% 0,79% 0,45% 

Centro Sul – PD 1,29% 0,72% 0,67% 

Sul – PD 1,50% 0,56% 0,53% 

Leste – PD 1,50% 0,83% 0,51% 

Norte – PD 1,13% 0,84% 0,58% 

Noroeste – PD 0,99% 0,83% 0,76% 

Jundiaí 1,24% 0,69% 0,65% 

Campinas 1,21% 0,89% 0,42% 

7.8 Impacto do TAV nas Premissas Sócio-Econômicas 

7.8.1 Conforme discutido acima, espera-se que o TAV tenha impactos significativos no 

desenvolvimento regional. Espera-se que a nova ligação do trem de alta velocidade resulte em 

alterações no uso imobiliário no corredor, resultando em aumentos na população e densidade 

de emprego nas cidades e áreas próximas às estações. Os cenários de uso imobiliário foram 

desenvolvidos pela EMBRAESP, empresa especializada na avaliação do mercado de 

propriedades, e que mantém um amplo banco de dados para desenvolvimento regional, 

crescimento da população e empregos. Esses cenários de uso imobiliário têm como base os 

impactos previstos do mercado livre; o investimento do governo para estimular o 

desenvolvimento regional não foi considerado com as alterações de uso imobiliário 

inteiramente em virtude de as pessoas e empresas escolherem livremente seu local de 

residência ou local de trabalho. 

7.8.2 Espera-se que o TAV cause um impacto no uso imobiliário nas cidades menores apenas. Em 

virtude de seu tamanho e estabilidade relativa, não se espera que o TAV tenha um impacto no 

crescimento da população e de empregos nas regiões metropolitanas do Rio de Janeiro e de 

São Paulo. As projeções de crescimento da população e de empregos foram desenvolvidas 

para as cidades de Volta Redonda, São José dos Campos, Jundiaí e Campinas. 

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7.8.3 A EMBRAESP avaliou cada cidade e estimou o impacto do TAV no crescimento que é 

projetado para ocorrer independentemente do TAV. Esse é expresso em termos de um ―fator 

de aceleração‖ a ser aplicado à taxa de crescimento ―sem o TAV‖ ou histórica a cada ano, 

então, um fator de aceleração de 1,02 seria aplicado a uma taxa de crescimento histórica 

média de 5,0% ao ano para resultar em uma taxa de crescimento ―com o TAV‖ de 5,1% ao ano. 

A Tabela 7-16 e a Tabela 7-17 apresentam esses fatores de aceleração para as taxas de 

crescimento da população e de emprego, respectivamente: 

Tabela 7-16: Fatores de aceleração aplicados a cada ano às taxas de crescimento da 

população em virtude do TAV 

Região 2014 2015-16 2017-18 2019-23 2024-33 

Volta Redonda 1,00 1,001 1,004 1,005 1,008 

Campinas 1,00 1,010 1,020 1,030 1,050 

São José dos Campos 1,00 1,015 1,030 1,050 1,080 

Jundiaí 1,00 1,018 1,040 1,060 1,090 

Tabela 7-17: Fatores de aceleração aplicados a cada ano às taxas de crescimento de 

emprego em virtude do TAV 

Região 2014 2015-16 2017-18 2019-23 2024-33 

Volta Redonda 1,00 1,005 1,010 1,015 1,025 

Campinas 1,00 1,010 1,020 1,030 1,050 

São José dos Campos 1,00 1,010 1,020 1,030 1,050 

Jundiaí 1,00 1,013 1,025 1,040 1,060 

7.8.4 O impacto no crescimento da população e de empregos é maior em Jundiaí, já que o TAV 

possibilita que essa comunidade interaja cada vez mais fortemente com São Paulo. 

7.9 Resultados do Ano Base (2008) 

7.9.1 O modelo de divisão de modo calibrado não foi usado para estimar a proporção de tráfego que 

teria sido desviado para TAV. Os resultados são apresentados na Tabela 7.18 para o modelo 

expresso entre Rio de Janeiro e São Paulo/Campinas e para o modelo regional na Tabela 7.19. 

Essas projeções não incluem nenhum impacto deduzido e são derivadas puramente do desvio 

das viagens existentes. 

Página 129 de 149


Tabela 7-18: TAV Expresso – Números Anuais de 2008 

Demanda sem TAV 

(passageiros/ ano, em 

milhares) 

Horário 

de Pico 


Fora de 

Horário de 

Pico 


Total 

Rio de 

Janeiro - 

Campinas 

Total 

Avião 3.416 998 4.414 275 4.689 

Carro 681 526 1.207 87 1.294 

Ônibus 951 736 1.687 121 1.808 

Total 5.048 2.260 7.308 483 7.791 

Divisão de modo (%) 

Avião 67,7% 44,1% 60,4% 56,9% 60,2% 

Carro 13,5% 23,3% 16,5% 18,0% 16,6% 

Ônibus 18,8% 32,6% 23,1% 25,1% 23,2% 

Demanda com o TAV 

(passageiros/ ano, em 

milhares) 

TAV 2.218 1.302 3.520 302 3.822 

TAV – Classe Econômica 1.730 919 2.649 251 2.900 

TAV – Classe Executiva 488 383 871 51 922 

Avião 1.920 448 2.368 101 2.469 

Carro 578 173 751 31 782 

Ônibus 486 184 670 49 719 

Total 5.202 2.107 7.309 483 7.792 

Divisão de Modo com o TAV 

(%) 

TAV 42,7% 61,8% 48,1% 62,5% 49,1% 

Avião 36,9% 21,3% 32,4% 20,9% 31,7% 

Carro 11,1% 8,2% 10,3% 6,4% 10,0% 

Ônibus 9,3% 8,7% 9,2% 10,2% 9,2% 

Demanda Desviada (%) 

Avião 43,8% 55,1% 46,4% 63,3% 47,3% 

Carro 15,1% 67,1% 37,8% 64,4% 39,6% 

Ônibus 48,9% 75,0% 60,3% 59,5% 60,2% 

Total 40,9% 64,4% 48,2% 62,5% 49,0% 

7.9.2 A proporção de demanda que seria desviada para TAV pode ser determinada pela comparação 

do número de viagens usando cada modo com e sem o TAV. Se o trem de alta velocidade 

fosse colocado em operação em 2008, um pouco menos da metade das viagens existentes 

entre Rio de Janeiro e São Paulo seria desviada para o TAV. A previsão é que cerca de 46% 

das viagens aéreas, 60% das viagens de ônibus e 38% das viagens de carro seriam desviados. 

Essa taxa de desvio é maior fora do período de pico quando os preços de passagens do TAV 

podem ser menores, com um desvio especificamente grande das viagens de carro. A previsão 

é que aproximadamente dois terços das viagens de carro que ocorrem durante esse período do 

dia sejam desviados. Considera-se que isso possa refletir os receios que os motoristas fora do 

horário de pico (em viagens amplamente não relacionadas a trabalho) têm a respeito de dirigir 

em uma grande cidade desconhecida, bem como a incerteza sobre as condições do tráfego e 

localização de rotas. Os usuários de São Paulo também são entendidos como tendo receios a 

respeito de segurança ao dirigir no Rio de Janeiro. Essas duas questões foram levantadas nas


seções de focus group discutidas na Seção 5.2, e, apesar de não modeladas explicitamente 

como parâmetros separados, elas são refletidas nas diferenças entre as respectivas constantes 

de modo. 

7.9.3 Uma proporção maior de transferência de viagens Rio de Janeiro-Campinas, com cerca de 

60% de todas as viagens existentes desviadas. O alto desvio das viagens aéreas reflete a 

freqüência fraca do serviço aéreo entre as cidades e o longo tempo de acesso em Campinas. A 

transferência das viagens de carro também é muito maior; a distância mais longa entre as 

cidades reduz a vantagem relativa que o carro tem no acesso/complemento de viagem e 

aumenta a vantagem de tempo de viagem geral relativa. No total, um pouco menos da metade 

de toda a demanda em potencial desvia para o TAV Expresso. 

7.9.4 Aproximadamente 45% das viagens regionais existentes dentro do alcance seriam desviadas 

para o TAV. O desvio mais alto ocorre dos atuais usuários de ônibus, dos quais 

aproximadamente 64% desviam, comparado a um pouco menos da metade dos usuários de 

carro existentes. Isso reflete a vantagem significativa que se espera que o TAV tenha sobre o 

ônibus em termos de tempo de viagem, e as mais altas taxas de obtenção ocorrem quando o 

serviço de ônibus existente é o menos competitivo. O TAV obtém menos da demanda de 

viagens de carro dentro do alcance, já que o tempo de acesso limitado exigido para viagens de 

carro é uma vantagem muito maior para viagens mais curtas. O carro é mais competitivo, 

especificamente quando o congestionamento na rota existente não é pesado. 

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Tabela 7-19: Serviços Regionais do TAV – Números Anuais - 2008 

Demanda sem TAV 

(passageiros / ano, em milhares) 

Rio de 

Janeiro - 

Volta R 

Rio de 

Janeiro - 

SJC 

Volta R - 

São José 

dos 

Campos 

Volta 

Redonda - 

São Paulo 


Volta 

Redonda - 

Campinas 

São José 

dos 

Campos - 

São Paulo 

São José 

dos Campos 

- Campinas 

São Paulo - 

Campinas TOTAL 

Carro 1.819 80 40 198 22 5.905 558 7.148 15.770 

Ônibus 377 130 45 82 21 3.090 861 5.433 10.039 

Total 2.196 210 85 280 43 8.995 1.419 12.581 25.809 

Divisão de Modo (%) 

Carro 82,8% 38,1% 47,1% 70,7% 51,2% 65,6% 39,3% 56,8% 61,1% 

Ônibus 17,2% 61,9% 52,9% 29,3% 48,8% 34,4% 60,7% 43,2% 38,9% 

Demanda com o TAV 

(passageiros / ano, em milhares) 

TAV 1.017 84 44 88 15 4.959 598 7.365 14.170 

Carro 1.070 46 21 155 15 2.913 325 3.563 8.108 

Ônibus 109 80 20 37 13 1.123 496 1.653 3.531 

Total 2.196 210 85 280 43 8.995 1.419 12.581 25.809 

Divisão de Modo com o TAV (%) 

TAV 46,3% 40,0% 51,8% 31,4% 34,9% 55,1% 42,1% 58,5% 54,9% 

Carro 48,7% 21,9% 24,7% 55,4% 34,9% 32,4% 22,9% 28,3% 31,4% 

Ônibus 5,0% 38,1% 23,5% 13,2% 30,2% 12,5% 35,0% 13,1% 13,7% 

Demanda Desviada (%) 

Carro 41,2% 42,5% 47,5% 21,7% 31,8% 50,7% 41,8% 50,2% 48,6% 

Ônibus 71,1% 38,5% 55,6% 54,9% 38,1% 63,7% 42,4% 69,6% 64,8% 

Total 53,7% 60,0% 48,2% 68,6% 65,1% 44,9% 57,9% 41,5% 45,1%


7.10 Estimativa de Demanda em Horário de Pico 

7.10.1 A demanda em horário de pico é usada no estudo operacional, Volume 4, como um 

dado de entrada para o trabalho de tabela de horários. Finalmente, ela determina o 

número de trens necessário quando a capacidade de trens no horário de pico 

exceder a demanda em horário de pico, supondo que não se espera que nenhum 

passageiro viaje em pé. As previsões de demanda apresentadas neste relatório são 

estimadas em uma base anual, conseqüentemente, é necessário fatorar a 

demanda anual em demanda de horário de pico. Esses mercados foram 

identificados para o TAV: 

Um serviço expresso conectando Rio de Janeiro - São Paulo e Rio de 

Janeiro - Campinas; 

Fluxos regionais ou de trem metropolitano entre São José dos Campos, 

São Paulo e Campinas; e 

Serviços de aeroporto, para as cidades principais no corredor do estudo: 

Rio de Janeiro (Galeão), São Paulo (Guarulhos) e Campinas (Viracopos). 

7.10.2 Para os serviços expressos, a demanda por viagem aérea foi usada como uma 

representação para a demanda de horário de pico. Isso é razoável considerando 

que se espera que uma alta proporção de usuários de viagens aéreas seja 

transferida para o TAV. Mesmo com os ônibus leito operando à noite, a intenção de 

usar esses ônibus é economizar tempo viajando durante a noite e dinheiro, quando 

comparado com a viagem aérea, dessa forma, os ônibus noturnos não foram 

considerados como um indicador de horários de pico. A demanda do horário de 

pico foi calculada conforme a seguir: 

A demanda anual total foi dividida em 52 semanas para converter os números 

da demanda anual para uma base semanal; 

O valor da demanda semanal foi distribuído por dia da semana com base no 

número total de vôos operando entre Rio de Janeiro e São Paulo: Dias de 

semana: 16,3%, Sábados: 7,7%, e Domingos: 10,8%; 

A Tabela 7.20 mostra a distribuição de demanda de viagens aéreas Rio de 

Janeiro - São Paulo. Os valores observados nas primeiras horas são 

específicos de vôos de conexão, mas o TAV não operará durante esse horário 

para permitir a manutenção. 

Tabela 7-20: % de Distribuição de Demanda Horária - Rio de Janeiro - São Paulo 

% de Distribuição de Demanda Horária 

Horário Rio de Janeiro - São Paulo São Paulo - Rio Janeiro 

00:00 0,0 0,0 

01:00 0,1 0,1 

02:00 0,0 0,0 

03:00 0,1 0,0 

04:00 0,0 0,0 

05:00 0,7 0,3 

06:00 10,8 8,8 

07:00 12,1 10,1 

08:00 10,2 8,9 

09:00 6,0 4,3 

Página 133 de 149


% de Distribuição de Demanda Horária 

Horário Rio de Janeiro - São Paulo São Paulo - Rio Janeiro 

10:00 3,4 2,8 

11:00 3,2 2,9 

12:00 6,7 6,9 

13:00 6,6 6,8 

14:00 2,8 3,5 

15:00 3,0 2,8 

16:00 3,1 2,9 

17:00 9,3 10,3 

18:00 10,7 12,5 

19:00 8,6 11,7 

20:00 2,0 3,8 

21:00 0,3 0,4 

22:00 0,2 0,1 

23:00 0,1 0,1 

Fonte: Pesquisa conduzida no Aeroporto Santos Dumont 

7.10.3 A tabela acima representa a porcentagem da demanda por direção na ligação Rio 

de Janeiro - São Paulo. A demanda pela viagem é conhecida como sendo muito 

maior nos picos da manhã e da noite, com muitos passageiros que prefeririam 

viajar nesses horários não podendo fazer isso, ou sendo obrigados a pagar um 

preço muito alto por um bilhete de última hora. 

7.10.4 Com base na tabela acima, é possível concluir que 39,1% da demanda está 

concentrada entre 06h00 e 09h59 (pico da manhã) do Rio de Janeiro para São 

Paulo. Na direção oposta, São Paulo para Rio de Janeiro, uma concentração de 

32,1% foi considerada, dessa forma, uma média de concentração de demanda de 

35% entre as 06h00 e as 09h00 para ambas as direções pode ser usada. O pico da 

tarde, entre 17:00 e 20h59, mostra uma concentração de 30,6% do Rio de Janeiro 

para São Paulo e 38,3% de São Paulo para Rio de Janeiro resultando em uma 

média de 34,5% em ambas as direções. Os 35% da demanda total no pico da 

manhã mais 35% observados no pico da tarde somam 70% da demanda total. Esse 

resultado é similar aos 66,1% do total de viagens que eram relacionadas a trabalho, 

conforme observado nas pesquisas. Esses são usuários típicos de horário de pico. 

Os 30% restantes da demanda do TAV são distribuídos entre as horas restantes, 

comparáveis às viagens não relacionadas a trabalho. Seguindo as mesmas 

premissas da distribuição de demanda horária, a última saída deveria ocorrer às 

23h. 

7.10.5 Uma abordagem diferente foi usada para serviços regionais. Aqui, o uso foi feito 

das premissas de distribuição de demanda horária dentro de dois modelos de rede 

para São Paulo (PITU) e Rio de Janeiro (PDTU). Em virtude de os horários de 

viagem serem similares em ambos os casos, o perfil de distribuição de demanda 

tende a ser similar. Esses são apresentados na Tabela 7.21 

Tabela 7-21: Serviços Regionais do TAV - Números Anuais - 2008 

Horas do dia Distribuição de demanda 

01:00 1,8% 

02:00 0,1% 

03:00 0,1% 

Página 134 de 149


Horas do dia Distribuição de demanda 

04:00 0,2% 

05:00 0,8% 

06:00 3,2% 

07:00 11,2% 

08:00 7,0% 

09:00 4,3% 

10:00 2,2% 

11:00 5,2% 

12:00 11,8% 

13:00 8,5% 

14:00 3,7% 

15:00 3,1% 

16:00 3,8% 

17:00 9,5% 

18:00 8,6% 

19:00 6,2% 

20:00 2,8% 

21:00 2,0% 

22:00 2,4% 

23:00 1,2% 

00:00 0,3% 

Total 100% 

7.10.6 Com base nas mesmas horas de funcionamento que as apresentadas acima para 

os serviços expressos, uma concentração de 25% da demanda total foi observada 

entre as 06h00 e as 08h59, 20% das 12h00 e 13h59, com os 25% restantes das 

17h00 às 19h59. Conseqüentemente, para os fluxos do trem metropolitano, 25% 

foram usados ao invés dos 35% usados para os serviços Expressos. 

7.10.7 Uma demanda maior é observada entre as estações com tempos de viagem de 

menos do que uma hora, e é razoável supor que uma parte significativa dessa 

demanda se destina a viagens de trabalhadores. Isso tem o apoio de pesquisas 

que mostram que 79% dessas viagens são relacionadas a trabalho. Dessa forma, 

com base no comportamento da demanda, a faixa horária de operação 

recomendada vai das 6h às 23h. 

7.10.8 Para as conexões de aeroporto, uma distribuição similar a essa observada das 

saídas de vôo é recomendada. Com base nisso, os serviços dos aeroportos devem 

ser operados entre as 5h e 23h. Observe que o horário de início é uma hora mais 

cedo do que o dos serviços expressos para permitir que os passageiros façam o 

check-in no aeroporto. 

Página 135 de 149


8 Estimativas de Demanda 


8.1.1 Usando as premissas do caso base apresentadas no capítulo anterior, as previsões 

de número de passageiros foram produzidas usando os modelos de previsão de 

viagem expressa e regional. Essas previsões foram geradas usando o traçado do 

TAV, conforme previsto nos Volumes 2A e 2B. Além disso, conforme previsto no 

Volume 4, geramos tempos de viagem para o TAV com base no traçado otimizado 

do TAV usando o software de simulação Railsys e as características de 

desempenho típico do trem de alta velocidade (por exemplo, aceleração, 

velocidade máxima, freagem e etc.). Essa análise resultou em um tempo de viagem 

entre São Paulo e Rio de Janeiro de aproximadamente 1 hora e 33 minutos, uma 

melhoria sobre a rota Transcorr em 1 hora e 43 minutos. Tempos de viagem 

simulados do Railsys foram alimentados nos submodelos expresso e regional como 

um dado de entrada. O ano de abertura do projeto é 2014 e as previsões são 

fornecidas para intervalos de 10 anos em 2024, 2034 e 2044. 

8.1.2 Os resultados neste capítulo são apresentados conforme a seguir: 

Seção 8.2: Serviços expressos: de São Paulo para Rio de Janeiro, e do Rio 

de Janeiro para Campinas 

Seção 8.3: Serviços regionais de São Paulo para Campinas, de São Paulo 

para Rio de Janeiro com paradas em Volta Redonda/Barra Mansa, e São 

José dos Campos; 

Seção 8.4: Análise de estações opcionais 

Seção 8.5: Serviços de aeroportos 

Seção 8.6: Resumo da demanda e receita gerais do TAV para os serviços de 

aeroportos internacionais de Guarulhos, Galeão e Viracopos; 

Seção 8.7:Referência internacional; e 

Seção 8.8: Discute a análise de sensibilidade que foi realizada. 

8.1.3 O caso base supõe um serviço direto, ininterrupto entre Rio de Janeiro e São Paulo 

operando ―clock face ‖ a cada 30 minutos. Nenhuma parada é presumida nas 

estações dos aeroportos internacionais propostas para os serviços expressa. 

8.1.4 Os serviços regionais têm horários fixos próximos aos serviços expressos, 

operando entre Campinas e São José dos Campos, com alguns serviços 

estendidos para o Rio de Janeiro para servir Volta Redonda e Galeão. 

8.2 TAV Expresso 

8.2.1 Em 2014, a demanda prevista total entre Rio de Janeiro e São Paulo foi de 10,7 

milhões de viagens com uma participação de mercado para avião de 68%, 16% 

para carro e 15% para ônibus, conforme observado na Tabela 8-1. A introdução do 

TAV no mercado resulta no seguinte desvio. 

Número de passageiros estimado de 3,7 milhões no horário de pico, 

dividido em 3,0 milhões na classe econômica e 627.000 na classe 

executiva. A classe executiva responde por 17% da demanda; 

O número de passageiros estimado fora do horário de pico em 2,7 milhões, 

dividido em 1,9 milhão na econômica e 870.000 na executiva (30%); 

Página 136 de 149


Receita anual estimada para o horário de pico de R$ 811,7 milhões e 

R$ 502,2 milhões para fora do horário de pico resultando em R$ 1,314 

bilhões; 

A participação de mercado estimada do TAV é de 52,9% do mercado total; 

A demanda induzida (como uma proporção do total de viagens) no horário 

de pico é de 6,1%, fora do horário de pico é de 30,18%, enquanto a 

demanda induzida geral é de 13,39%, (representando 22% da demanda do 

TAV Expresso). Considerando que a experiência internacional mostra que 

a maioria das viagens induzidas será fora do horário de pico, esse 

resultado é consistente com as faixas encontradas (20% - 30%). 

8.2.2 A Tabela 8-1 também mostra as divisões de modo estimadas em 2014. Em 2014 e 

incluindo a demanda induzida, o TAV tem uma demanda estimadas de 6,4 milhões 

de passageiros por ano com uma participação de mercado de 52,9% do mercado 

total. No mercado ferroviário e aéreo, o TAV agora tem uma participação de 

mercado de 62%. 

Tabela 8-1: Demanda e Receita, Rio de Janeiro - São Paulo, 2014 

Horário 

de Pico 


Fora de 

Horário 

de Pico Total 

Demanda sem TAV (milhares, ao ano) 

Avião 5.206 2.127 7.333 

Carro 1.215 542 1.757 

Ônibus 1.059 581 1.640 

Total 7.480 3.250 10.730 


Avião 69,60% 65,44% 68,34% 

Carro 16,24% 16,68% 16,38% 

Ônibus 14,16% 17,88% 15,28% 

Demanda com o TAV („000) 

TAV 3.667 2.768 6.435 

TAV - Classe 

Econômica 3.040 1.898 4.938 

TAV - Classe 

Executiva 627 870 1.497 

Avião 2.960 947 3.907 

Carro 706 254 960 

Ônibus 603 262 865 

Total 7.936 4.231 12.167 

Divisão de Modo com o TAV (%) 

TAV 46,20% 65,43% 52,89% 

Avião 37,30% 22,38% 32,11% 

Carro 8,90% 6,00% 7,89% 

Ônibus 7,60% 6,19% 7,11% 

Receita (R$ 

„000) 

811.775 502.200 1.313.975


Fonte de Demanda do TAV 

Avião 61,3% 42,6% 53,3% 

Carro 13,9% 10,4% 12,4% 

Ônibus 12,4% 11,5% 12,0% 

Induzida 12,4% 35,5% 22,3% 

8.2.3 Uma comparação dos cenários ―sem TAV‖ e ―com TAV‖ fornece uma indicação da 

proporção do número de passageiros do TAV que é desviada dos outros modos ao 

invés de induzida. Sem o TAV, a previsão é que 10,7 milhões de passageiros 

viajarão entre Rio de Janeiro e São Paulo em 2014, mas com o TAV construído e a 

demanda induzida relacionada, isso aumentará para quase 12,2 milhões de 

passageiros. Em virtude de essas viagens serem todas relacionadas ao TAV, o 

número de passageiros que é desviado dos modos existentes (ou seja, excluindo a 

demanda induzida) seria de aproximadamente 5 milhões por ano. A composição 

dessa demanda será aproximada na proporção das participações do modo 

existente, com a maioria, usando o avião, o principal modo concorrente. 

8.2.4 O mercado estimado entre Rio de Janeiro e Campinas é muito menor, com 711.000 

viagens por ano, vide a Tabela 8.2. Os resultados a seguir são obtidos para o 

trecho Rio de Janeiro -Campinas: 

número de passageiros estimado de 635.000 passageiros dividido em 

508.000 na classe econômica e 127.000 na classe executiva; 

Receita anual estimada de R$ 146,0 milhões em 2014; e 

Tráfego induzido de 28,6%. (Diferença da demanda com o TAV e sem o 

TAV dividido pela demanda sem TAV) 

8.2.5 A participação do TAV no mercado total é de 69,5% em 2014 e no mercado 

ferroviário/aéreo, o TAV tem uma participação de 80%. 

Tabela 8-2: Demanda e Receita, Rio de Janeiro - Campinas (2014) 

TAV Expresso - Rio de Janeiro - Campinas 

Demanda sem TAV (em milhares, ao ano) 

Avião 361 

Carro 98 

Ônibus 252 

Total 711 

Divisão de Modo Existente (%) 

Avião 50,8% 

Carro 13,8% 

Ônibus 35,4% 

Demanda com o TAV (em milhares) 

TAV 635 

TAV - Classe Econômica 508 

TAV - Classe Executiva 127 

Avião 160 

Carro 43 

Ônibus 76 

Total 914 

Divisão de Modo Com o TAV (%) 

TAV 69,5% 

Avião 17,5% 

Página 138 de 149


TAV Expresso - Rio de Janeiro - Campinas 

Carro 4,7% 

Ônibus 8,3% 

Receita (R$/ano, em 

milhares) 146.050 

Fonte da Demanda do TAV 

Avião 31,7% 

Carro 8,6% 

Ônibus 27,7% 

Induzida 32,0% 

Espera-se que aproximadamente 200.000 passageiros sejam desviados dos modos 

existentes para o TAV em 2014, com números similares desviando do avião e 

ônibus. A demanda induzida forma uma proporção maior de demanda do que do 

movimento principal Rio de Janeiro-São Paulo refletindo o serviço aéreo 

relativamente deficiente atualmente prestado entre Rio de Janeiro e Campinas. Os 

benefícios de economia de tempo do TAV, e ainda, a demanda induzida, são, 

portanto, maiores. 

8.2.6 A Tabela 8-3 fornece estimativas para demanda e receita para os anos de 2014 a 

2044 em intervalos de dez anos divididos entre classe econômica e executiva em 

ambos os fluxos expressos. 

Tabela 8-3: Estimativas de Demanda e Receita - 2014 a 2044 - Serviços 

expressos 

Fluxos 2014 2024 2034 2044 

Viagens (passageiros / ano, em milhares) 

Rio de Janeiro São Paulo Econômica 4.938 7.800 13.264 19.075 

Executiva 1.497 2.401 4.084 5.873 

Total 6.435 10.201 17.348 24.948 

Rio de Janeiro Campinas Econômica 508 905 1.657 2.383 

Receita (R$/ano, em milhares, constante) 

Executiva 127 176 318 457 

Total 635 1.081 1.975 2.840 

Rio de Janeiro São Paulo Econômica 892.700 1.408.250 2.406.650 3.460.991 

Executiva 421.275 677.650 1.162.750 1.672.144 

Total 1.313.975 2.085.900 3.569.400 5.133.136 

Rio de Janeiro Campinas Econômica 101.600 181.000 331.400 476.584 

Total TAV Receita (R$/ano, em 

milhares) 

Executiva 44.450 61.600 111.300 160.059 

Total 146.050 242.600 442.700 636.644 


1.460.025 2.328.500 4.012.100 5.769.780


8.3 Serviços regionais 

8.3.1 As operações de modelo também foram realizadas para serviços regionais entre 

Rio de Janeiro e Campinas com paradas no Galeão, Volta Redonda/Barra Mansa, 

São José dos Campos, Guarulhos, São Paulo e Viracopos. Os resultados do 

modelo são apresentados na Tabela 8.4 e na seção 8.5 - Serviços de Aeroportos. 

Tabela 8-4: Estimativas de Demanda e Receita - 2014 - Serviços Regionais 

Rio de 

Janeiro - 

Volta R 

Rio de 

Janeiro - 

SJdC 

Volta R - 

SJ dos 

Campos 

Volta R - 

São 

Paulo 

Demanda sem TAV (passageiros / ano, em milhares) 


Volta R - 

Campinas 

SJ dos 

Campos - 

São Paulo 

SJ dos 

Campos - 

Campinas 

São Paulo 

- 

Campinas Total 

Carro 2.201 98 176 150 18 6.927 982 8.393 18.945 

Ônibus 456 159 198 62 18 3.625 1.514 6.380 12.412 

Total 2.657 257 374 212 36 10.552 2.496 14.773 31.357 


Carro 82,8% 38,1% 47,1% 70,8% 50,0% 65,6% 39,3% 56,8% 60,4% 

Ônibus 17,2% 61,9% 52,9% 29,2% 50,0% 34,4% 60,7% 43,2% 39,6% 

Demanda com o TAV (passageiros / ano, em milhares) 

TAV 2.619 211 254 184 40 8.553 1.305 12.372 25.538 

Carro 560 29 23 79 7 1.881 161 2.709 5.449 

Ônibus 262 42 65 13 4 1.583 590 1.886 4.445 

Total 3.441 282 342 276 51 12.017 2.056 16.967 35.432 

Divisão de Modo Com o TAV (%) 

TAV 76,1% 74,8% 74,3% 66,7% 78,4% 71,1% 63,5% 72,9% 72,1% 

Carro 16,3% 10,3% 6,7% 28,6% 13,7% 15,7% 7,8% 16,0% 15,4% 

Ônibus 7,6% 14,8% 19,0% 4,7% 7,8% 13,2% 28,7% 11,1% 12,5% 

Receita (R$/ano, em milhares) 

105.284 21.585 17.374 17.940 4.740 246.326 63.945 386.006 863.201 

Fonte da Demanda do TAV (%) 

Carro 62,7% 32,7% 54,3%* 38,6% 27,5% 59,0% 49,6%* 46,0% 52,8% 

Ônibus 7,4% 55,5% 45,7%* 26,6% 35,0% 23,9% 50,4%* 36,3% 31,2% 

Induzida 29,9% 11,8% -* 34,8% 37,5% 17,1% -* 17,7% 16,0% 

*A demanda para esses movimentos cai com o TAV em virtude das alterações na escolha de 

destino de viagem 

8.3.2 Os principais resultados em 2014 são os seguintes: 

O fluxo maior está entre São Paulo e Campinas, com 12,3 milhões de 

passageiros. Esse é, na verdade, o maior fluxo na ferrovia. O trecho São 

Paulo - Campinas gera R$ 386 milhões; 

o segundo maior fluxo é São José dos Campos - São Paulo, com 8,6 

milhões de passageiros, gerando R$ 246,3 milhões; 

o terceiro maior fluxo é entre Rio de Janeiro e Volta Redonda/Barra Mansa, 

com quase 2,6 milhões de passageiros gerando R$ 105 milhões; 

todos os outros fluxos, por exemplo, Rio de Janeiro - São José dos 

Campos geram baixos níveis de demanda; e


o TAV é bem sucedido na demanda desviada do carro em viagens mais 

curtas que têm uma finalidade de viagem a trabalho (conforme discutido no 

Capítulo 5 - Pesquisas), tais como Rio de Janeiro - Volta Redonda e São 

Paulo - Campinas. 

8.3.3 A demanda induzida forma 13,0% da demanda regional geral, ou aproximadamente 

16% da demanda regional do TAV. Para os maiores fluxos mencionados acima, 

São Paulo-Campinas é de 14,9% (17,7% da demanda do TAV) e São Paulo - São 

José dos Campos é de 13,9% (17,1% da demanda do TAV). Dois fluxos mostram 

uma queda na demanda com o TAV: São José dos Campos-Campinas e São José 

dos Campos - Volta Redonda. O modelo de distribuição é projetado para redistribuir 

as viagens com base na atratividade do destino - é provável que essas viagens 

sejam desviadas para São Paulo, que se torna um destino muito mais atrativo e 

acessível em virtude do TAV. 

8.3.4 Espera-se que aproximadamente 4,1 milhões de viagens sejam desviadas para 

TAV a partir dos modos existentes em 2014. 

8.3.5 As previsões para esses fluxos entre 2014 e 2044 são apresentadas na Tabela 8.5. 

Tabela 8-5: Estimativas de Demanda e Receita para Serviços Regionais, 2014 

- 2044 

Serviços regionais 

Fluxos 2014 2024 2034 2044 

Viagens (em milhares, ao ano) 

Rio de Janeiro Volta Redonda 2.619 3.271 4.211 6.055 

Rio de Janeiro S. J. Campos 211 294 422 606 

V. Redonda / B. Mansa S. J. Campos 254 337 457 657 

V. Redonda / B. Mansa São Paulo 184 233 308 443 

V. Redonda / B. Mansa Campinas 40 55 79 113 

S. J. Campos São Paulo 8.553 11.490 16.282 23.415 

S. J. Campos Campinas 1.305 2.003 3.110 4.473 

São Paulo Campinas 12.372 17.094 24.905 35.815 

Demanda Total 25.538 34.778 49.772 71.577 

Receita (R$/ano, em milhares) 

Rio de Janeiro Volta Redonda 105.284 131.482 169.271 243.428 

Rio de Janeiro S. J. Campos 21.560 30.067 43.124 62.017 

V. Redonda / B. Mansa S. J. Campos 17.375 23.058 31.231 44.914 

V. Redonda / B. Mansa São Paulo 17.931 22.754 30.011 43.159 

V. Redonda / B. Mansa Campinas 4.709 6.537 9.335 13.424 

S. J. Campos São Paulo 246.318 330.917 468.919 674.350 

S. J. Campos Campinas 63.935 98.155 152.402 219.169 

São Paulo Campinas 386.003 533.337 777.024 1.117.434 

Total da Receita do 

TAV 


863.104 1.176.308 1.681.317 2.417.895


8.3.6 Deve ser observado que os fluxos entre São José dos Campos e São Paulo, e São 

Paulo e Campinas são muito grandes, e exigirão uma capacidade significativa de 

trens e estações (vide o Volume 4 para uma análise de toda a discussão sobre 

questões de capacidade). Considerando o tamanho da conurbação/população 

urbana entre Campinas e São José dos Campos, os resultados são previsíveis e 

salientam a demanda inerente por uma rede de transporte de passageiros de alta 

capacidade ligando as três cidades. 

8.3.7 A demanda entre Londres e Paris é de 9,1 milhões (2008) que exige trens de 31 

lugares per capita com 750 lugares com cada custando na região de £20 milhões 

(R$ 60 milhões). Portanto, o custo de trens isolado para o Eurostar foi de R$ 1,9 

bilhões. O número de trens exigidos também é uma função do tempo total para 

concluir uma viagem de volta. Os fluxos de 2014 entre São Paulo - São José dos 

Campos e São Paulo - Campinas são de 12,3 milhões e 8,5 milhões, 

respectivamente. A Tabela 8.6 mostra a demanda e receita resumidas por estação. 

Viagens por 

ano (em 

milhares) 

Tabela 8-6: 2014 Demanda e Receita agregadas por estação 

Rio de 

Janeiro 

Galeão 

Volta 

Redonda/ 

Barra 

Mansa 

São José 

dos 

Campos 


Guarulhos 

São 

Paulo 

Viracopos Campinas Totais 

Rio de Janeiro 687,5 1.309,5 105,5 # 3.217,5 n/a 318,0 5.638,0 

Galeão 687,5 52,0 n/a # # n/a n/a 739,5 

Volta Redonda/ 

Barra Mansa 


Campos 

1.309,5 52,0 127,0 n/a 92,0 n/a 20,0 1.600,5 

106,5 n/a 127,0 80,0 4.276,5 n/a 652,5 5.241,5 

Guarulhos # # n/a 80,0 , n/a 176,5 256,5 

São Paulo 3.217,5 n/a 92,0 4.276,5 , $ 6.186,0 13.772,5 

Viracopos n/a n/a n/a n/a n/a $ 207,0 207,0 

Campinas 318,0 n/a 20,0 652,5 176,5 6.186,0 207,0 7.560,0 

Totais 5.638,5 739,5 1.600,5 5.241,5 256,5 13.772,0 207,0 7.560,0 35.015,5 

n/a Esses fluxos não foram estimados e são previstos a serem mínimos 

* O fluxo entre São Paulo e Guarulhos é presumido a ser realizado pelo Expresso do Aeroporto de Guarulhos ou projeto similar 

# Esse é um mercado possível para o TAV, que atualmente é servido pelas linhas aéreas. Vide o Volume 1, seção 8.5, para analisar outros 

detalhes. 

$ Dependendo do desenvolvimento de Viracopos, esse também pode ser um mercado futuro significativo para o TAV 

Receita por 

ano R$ (em 

milhares) 

Rio de 

Janeiro 

Galeão 

Volta 

Redonda/ 

Barra 

Mansa 

São José 

dos 

Campos 

Guarulhos 

São 

Paulo 

Viracopos Campinas Totais 

Rio de Janeiro 27.492 52.635 10.780 # 656.988 n/a 73.025 820.920 

Galeão 27.492 2.075 n/a # # n/a n/a 29.567 

Volta Redonda/ 

Barra Mansa 


Campos 

52.635 2.075 8.687 n/a 8.965 n/a 2.354 74.716 

10.780 n/a 8.687 2.726 123.159 n/a 31.967 177.319 

Guarulhos # # n/a 2.726 * n/a 10.592 13.318 

São Paulo 656.988 n/a 8.965 123.159 * $ 193.002 982.114 

Viracopos n/a n/a n/a n/a n/a $ 6.206 6.206 

Campinas 73.025 n/a 2.354 31.967 10.592 193.002 6.206 317.146 

Totais 820.920 29.567 74.716 177.319 13.318 982.114 6.206 317.146 2.421.306 

n/a Esses fluxos não foram estimados e são previstos a serem mínimos 

* O fluxo entre São Paulo e Guarulhos é presumido a ser realizado pelo Expresso do Aeroporto de Guarulhos ou projeto similar


# Esse é um mercado possível para o TAV, que atualmente é servido pelas linhas aéreas. Vide o Volume 1, seção 8.5, para analisar outros 

detalhes. 

$ Dependendo do desenvolvimento de Viracopos, esse também pode ser um mercado futuro significativo para o TAV 

8.3.8 A estação com maior demanda é São Paulo com 27,5 milhões de passageiros, 

seguida por Campinas com 15,1 milhões. O volume de passageiros é importante ao 

considerar a capacidade e o projeto da estação. 

8.3.9 Também deve ser observado que a maioria das estações terminais deve ter boas 

conexões com os serviços de metrô e demais transportes públicos para permitir a 

distribuição de passageiros por toda a cidade. O Campo de Marte atualmente não 

tem nenhuma estação de metrô e a conexão com o sistema de metrô deve ser 

considerada. 

8.3.10 O Anexo F contém informações detalhadas sobre as previsões que foram criadas 

para o TAV. As tabelas incluem demanda, receita, e divisão de modo com e sem 

TAV para o seguinte: 

Conexões Expressas, 2024 - 2044; 

Conexões Regionais, 2024 - 2044; 

Estação Opcional de Jundiaí, 2008 - 2044; 

Estação Opcional em Aparecida, 2008 - 2044; e 

Estação Opcional em Resende, 2014 - 2044. 

8.4 Análise de Estação Opcional 

8.4.1 A tabela a seguir resume as estimativas de demanda e receita para as estações 

opcionais. 

Estação 

Tabela 8-7: Estimativas de Demanda e Receita para as Estações Opcionais 

Resumo das Estações Opcionais do TAV - Números Anuais (em milhares) 

2014 2024 2034 2044 

Demanda R$ Demanda R$ Demanda R$ Demanda R$ 

Jundiaí 9.707 157.403 13.999 226.381 20.835 336.272 31.027 499.834 

Aparecida 3.473 229.960 4.677 309.631 5.908 391.113 8.496 562.47 

Resende 1.054 51.710 1.433 70.906 1.982 98.898 2.850 141.03 

8.4.2 A receita por passageiro é muito maior em Resende e Aparecida, considerando sua 

distância do Rio de Janeiro e de São Paulo, onde a maior parte da demanda se 

originaria. Também, as viagens não relacionadas a trabalho predominam em 

Aparecida, que seria aberta somente nos finais de semana para servir o Santuário 

de Aparecida. 

8.4.3 Resende tem o mais baixo volume de todas as estações analisadas. Um trabalho 

adicional precisa ser feito para entender o impacto dessas previsões e o caso 

econômico de cada estação. 

Página 143 de 149


8.5 Serviços de aeroportos 

8.5.1 Os serviços opcionais de aeroportos foram considerados para as principais cidades 

no corredor do estudo: Rio de Janeiro (Galeão), São Paulo (Guarulhos) e Campinas 

(Viracopos). Ao prever a demanda para esses serviços a primeira etapa foi 

determinar a demanda dentro da área de interesse. Usamos a proporção de 

viajantes que usam os aeroportos de Guarulhos e Viracopos e se originam em São 

José dos Campos e Campinas. Não consideramos o fluxo de passageiros a partir 

do centro de São Paulo para Guarulhos, já que eles serão servidos por um outro 

projeto. Usamos dados da ―Pesquisa de Origem e Destino do Transporte 

Rodoviário e Aéreo do Estado de São Paulo‖, um estudo coordenado pela 

Secretaria de Transportes do estado de São Paulo. 

8.5.2 O volume de passageiros que viajam entre Guarulhos e Galeão levanta uma série 

de dúvidas interessantes a respeito do desenvolvimento dos aeroportos 

internacionais. Ambos os aeroportos oferecem uma gama de vôos internacionais, o 

que, algumas vezes, exige a transferência em um dos aeroportos, por exemplo, 

com início no Galeão, mas voando para um destino internacional (ou mesmo outro 

destino doméstico) via Guarulhos. Atualmente, as linhas aéreas oferecem o trecho 

nacional ―gratuitamente‖ para preencher a capacidade internacional. Entretanto, no 

futuro, os passageiros poderiam usar o TAV para acessar Guarulhos ou o Galeão a 

partir de qualquer cidade, em um tempo de viagem similar ou melhor para o trecho 

nacional. Além disso, os vôos entre os dois aeroportos poderiam ser substituídos 

pelo TAV, o que poderia ter importantes implicações para o desenvolvimento de 

ambos os aeroportos, e Congonhas. Pela liberação da capacidade, ele também 

pode diminuir a pressão para aumentar a capacidade em Guarulhos. Nesse 

estágio, esse mercado tem sido descartado com base em que os vôos nacionais 

são gratuitos (e pode haver economia de tempo de check-in entre as linhas) e, 

portanto, os passageiros provavelmente não estariam dispostos a pagar pelo TAV, 

mas há algumas questões políticas a serem consideradas. 

8.5.3 A partir do número total de passageiros que saem e chegam no aeroporto do 

Galeão, e usando ODs das pesquisas, um exercício foi realizado para tentar 

identificar os grupos de usuários que mais provavelmente seriam atraídos para o 

trem entre Barão de Mauá a Galeão. Os passageiros das áreas dentro do Rio de 

Janeiro que não seriam convenientemente servidos pelo trem foram excluídos. Por 

exemplo, a Zona Norte do Rio de Janeiro foi excluída já que haveria a necessidade 

de um deslocamento negativo para qualquer usuário indo do Galeão para Barão de 

Mauá. Também consideramos os passageiros de Volta Redonda/Barra Mansa que 

usam o aeroporto do Galeão. 

8.5.4 Para esses grupos de usuários, divididos de acordo com as taxas da pesquisa em 

viagens relacionadas a trabalho e não relacionadas a trabalho, aplicamos o modelo 

de escolha de modo calibrado para a ligação São Paulo - Jundiaí, em virtude de 

sua similaridade com a conexão de aeroporto em termos de tempos de viagem de 

trem e do fato de que é uma conexão com um importante centro metropolitano: 

Somente o modo carro competindo; 

Tempos de viagem no veículo para o TAV de acordo com os tempos de 

viagem simulados para o traçado único; total dos tempos de viagem dos 

trens considerados como tempo adicional por carro para/da zona do 

usuário e terminal ferroviário do centro da cidade, bem como um extra de 

10 minutos para a integração trem-carro; custo do trem estabelecido em 

R$ 10,00 para ambas as conexões; total do custo do trem considerado 

custo adicional para/da zona do usuário e terminal ferroviário no centro da 

cidade; 

Custo do trem estabelecido em R$ 40,00 para Rio de Janeiro a Galeão e 

R$ 30.00 para Campinas - Viracopos, outros custos do TAV estabelecidos 

iguais à conexão entre as respectivas cidades; total dos custos do trem 

considerados custos adicionais para/da zona do usuário e terminal 

ferroviário no centro da cidade; 

Página 144 de 149


tempos de viagem de carro calculados a partir das redes, conforme descrito 

anteriormente; e 

custos de carro tirados da média dos preços de táxi para/da zona do 

usuário. 

8.5.5 Com esse grupo de premissas, os modelos estimaram a seguinte demanda total 

para as conexões com aeroportos, por finalidade de viagem, em passageiros por 

ano em 2008 conforme apresentado na Tabela 8.8. 

Tabela 8-8: 2008 Demanda e receita de serviço de aeroporto 

Passageiros / ano (x 1000) Galeão Guarulhos Viracopos 

Relacionada a trabalho 

Rio de Janeiro 436 

V. Redonda / B. Mansa 32 

S. J. Campos 51 


Não relacionada a trabalho 





Total 

Rio de Janeiro 1.020 




Receita R$ ( x 1000) Galeão Guarulhos Viracopos 


V. Redonda / B. Mansa 3.080 

S. J. Campos 4.046 

Campinas 15.720 9.210 

8.5.6 Com base nas premissas fornecidas pelo BNDES, a taxa de crescimento para 

demanda nos aeroportos internacionais é de 5,1% ao ano de 2008 a 2024; para 

2024-2034 uma taxa de crescimento de 3,5% ao ano com base no crescimento do 

PIB previsto foi usada. A Tabela 8.9 apresenta estimativas da demanda anual por 

serviços de aeroportos. 

Página 145 de 149


Tabela 8-9: Demanda e receita de serviço de aeroiporto - 2014, 2024, 2034 e 

2044 

2014 












Total 









Campinas 21.185 12.412 

2024 












Total 









Campinas 34.841 20.412 

Página 146 de 149


2034 

Passengers / ano (x 1000) Galeão Guarulhos Viracopos 











Total 









Campinas 49.147 28.794 

2044 

Passengers / ano (x 1000) Galeão Guarulhos Viracopos 










Campinas 1.178 1.380 

Total 




Campinas 1.178 1.380 





Campinas 70.679 41.409 

8.5.7 Essas projeções não incluem as pessoas que trabalham nos aeroportos (40.000 

pessoas em Guarulhos, 25.000 no Galeão e 8.000 em Viracopos), acompanhantes 

de passageiros de avião, (que, presumivelmente, faria a viagem de volta 

comparada a uma individual, passageiros de avião), nem demanda de residentes 

locais que escolhem o serviço de aeroporto como uma alternativa conveniente para 

ônibus ou carro. 

Página 147 de 149


8.5.8 Todas as células vazias representam fluxos que são presumivelmente muito 

pequenos e não poderiam ser avaliados. Por exemplo, há informação insuficiente 

para estimar qual demanda, se houver, tomaria o trem de São José dos Campos ao 

Galeão ou Viracopos tendo Guarulhos ao alcance e analogicamente de Volta 

Redonda/Barra Mansa a Guarulhos ou Viracopos ao invés do Galeão, que está 

mais próximo. Ou qual demanda seria atraída ao Viracopos, mas não de Campinas. 

8.5.9 Nenhuma demanda induzida é considerada para serviços de aeroportos já que as 

viagens são conduzidas por serviço aéreo ao invés de serviço ferroviário. De forma 

similar, a capacidade do aeroporto foi presumida como suficiente. 

8.6 Resumo 

8.6.1 A tabela a seguir apresenta o total de receita e viagens para o caso base, incluindo 

serviços de aeroportos. A receita em 2014, incluindo a demanda induzida, é de 

R$ 2.421 milhões, aumentando para R$ 8.187 milhões até 2044. 

Componente de 

Demanda 

Submodelo 

expresso 

Submodelo 

Regional 


de aeroportos) 

Componente de 

Demanda 

Submodelo 

expresso 

Submodelo 

regional 


de aeroportos) 

Tabela 8-10: Viagens de passageiros e Receita - 2014 - 2044 

Viagens (passageiros / ano, em 

milhares) 



Rio de Janeiro - Galeão - Volta 

Redonda/Barra Mansa - São José 

dos Campos - Guarulhos - São 

Paulo - Viracopos - Campinas 


2014 2024 2034 2044 

7.070 11.282 19.323 27.788 

27.944 38.734 55.353 71.577 

Total de Viagens 35.014 50.016 74.676 99.365 

Receita (R$/ano, em milhares) 2014 2024 2034 2044 



Rio de Janeiro - Galeão - Volta 

Redonda/Barra Mansa - São José 

dos Campos - Guarulhos - São 

Paulo - Viracopos - Campinas 

8.7 Referência internacional 

1.460.025 2.328.500 4.012.100 5.769.781 

961.387 1.337.780 1.909.096 2.417.894 

Total Receita 2.421.412 3.666.280 5.921.196 8.187.675 

8.7.1 Comparamos esses resultados com referências de pares de cidades internacionais 

para outros serviços de trem de alta velocidade. A pesquisa acadêmica mostrou 

que há uma forte correlação entre tempo de viagem de trem e participação de 

mercado. A Figura 8.1 abaixo mostra a participação de mercado do trem e tempo 

de viagem com TAV acrescido para 2014, para Rio de Janeiro - Campinas e Rio de 

Janeiro - São Paulo. 

8.7.2 Como pode ser observado, o trecho Rio de Janeiro - Campinas está muito próximo 

da tendência geral com uma participação de mercado similar à participação do 

trecho de Londres a Paris. Assim como para o trecho de Londres a Paris, os vôos 

devem ser tomados do Galeão e Viracopos, e portanto um tempo adicional deve 

ser permitido para ir a cada aeroporto, o que reduz a competitividade da viagem por 

avião contra o TAV.


8.7.3 Contudo, o trecho Rio de Janeiro - São Paulo está abaixo da linha da tendência. 

Acrescentaríamos as seguintes observações: 

O ajuste próximo no caso de Rio de Janeiro - Campinas sugere que o 

modelo está produzindo resultados sensíveis comparados com a 

experiência internacional, e que a demanda induzida de 28,5% é 

comparável com as referências; 

Conforme mencionamos neste relatório, a concorrência da localização dos 

aeroportos nacionais é muito forte, e discutivelmente única para o mercado 

São Paulo e Rio de Janeiro. Todas as principais capitais européias têm 

aeroportos localizados há alguma distância do centro, o que aumenta o 

custo e o tempo de acesso ao aeroporto, e reduz a competitividade geral 

do avião comparado ao TAV. Acreditamos que esse seja o principal motivo 

para o mercado de cidades pares São Paulo e Rio de Janeiro estar abaixo 

da linha de tendência; 

Além disso, o tráfego induzido é menor do que o esperado em apenas 

6,1% no horário de pico (mas 30,1% fora do horário de pico). Novamente, 

acreditamos que a forte concorrência das linhas aéreas, e a alta 

intensidade do serviço aéreo reduz o escopo para tráfego de demanda 

induzida; e 

A América Latina tem uma forte cultura de uso de ônibus, mais ainda do 

que na Europa, onde os serviços ferroviários dominam as viagens de 

média/longa distância. Os ônibus, no Brasil, são eficientes em geral, 

oferecem bons níveis de conforto e preços muito competitivos. Eles 

também são convenientes e permitem a viagem noturna para maximizar o 

uso do tempo. 

Figura 8.1: Referências Internacionais 

Observação: Valores do Consórcio usando dados da Steer Davis Gleave (2006), Air and Rail Competition and 

Complementarity. Preparado para a Comissão Européia. DG TREN. 

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8.8 Testes de Sensibilidade 

8.8.1 A primeira série de testes de sensibilidade considera o impacto de alterações ao 

tempo de viagem e preço de passagem para o serviço direto entre Rio de Janeiro e 

São Paulo. Os preços de passagens da classe econômica foram testados variando 

de R$ 100 a R$ 200 para identificar a elasticidade ao preço, enquanto todos os 

outros dados de entrada foram mantidos constantes. Em um exercício separado, os 

tempos no veículo por TAV variaram entre 86 minutos e 172 minutos para uma 

viagem entre as duas cidades para determinar o impacto que esse dado de entrada 

teve no número de passageiros. Esses preços de passagens e custos foram 

fixados, já que eles representam as faixas oferecidas aos respondentes durante as 

pesquisas de preferência declarada (Tabela 7.4). Os resultados dos dois testes são 

comparados a um caso de referência de 100 minutos e preço de R$ 200 (R$ 325 

na classe executiva) conforme apresentado na Figura 8.2, para preço de passagem 

aérea de R$ 400 conforme apresentado na Tabela 7.5. 

8.8.2 Os preços de passagens têm um impacto maior na demanda estimada do que os 

testes de tempo de viagem modelada. A elasticidade ao preço varia de cerca de - 

0,4 para pequenas alterações adicionais comparadas ao preço de referência, a 

cerca de -0,2 para os preços de passagens mais baixos. Essas elasticidades se 

comparam bem à experiência internacional de elasticidades de preço e significam 

que um aumento nos preços de passagens de 10% resultará em uma queda no 

número de passagens de 2% a 4%. Comparativamente, a elasticidade ao tempo de 

viagem é, em geral, menor do que -0,1, significando que uma redução de tempo de 

viagem de 10% resultará em um aumento no número de passageiros de apenas 

cerca de 1%. 

8.8.3 A segunda série de testes de sensibilidade considera os impactos das variações ao 

preço das passagens aéreas na demanda do TAV. Os preços das passagens 

aéreas testados variam de R$ 500 a R$ 100, enquanto os preços de passagens do 

TAV foram mantidos constantes em R$ 200,00 / R$325,00. A Figura 8.3 apresenta 

os resultados em termos de demanda do TAV para o período de pico Rio-São 

Paulo por classe de bilhete. 

8.8.4 O impacto das alterações aos preços das passagens aéreas é um pouco mais 

pronunciado para a demanda de classe econômica. Esses usuários são mais 

sensíveis ao preço e, portanto, mas dispostos a mudar de modo para economizar 

dinheiro ao invés de tempo. As elasticidades cruzadas para a classe executiva do 

TAV são de 0,2 a 0,3, comparadas à elasticidade cruzada de quase 0,4 para a 

classe econômica do TAV, em comparação com os preços das passagens aéreas. 

Isso significa que uma redução de preço de passagem aérea de 10% resultará em 

quase 4% menos passageiros de classe econômica usando o TAV, mas apenas 

3% menos usuários de classe executiva. 

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Figura 8.2: Passageiros por Preço e Tempo de Viagem a Teste de 

Sensibilidade 2008 

Figura 8.3: Alterações na demanda como uma função do preço da passagem 

aérea 

Página 151 de 149


8.9 Ramp-up 

8.9.1 Apesar do fato de que o TAV será um modo de transporte novo, a demanda 

induzida do TAV em 2014, primeiro ano de operação, deve ser zero. Todos os 

usuários tendem a adaptar seus hábitos de viagem após a introdução dessa nova 

opção. Os picos de demanda podem ser esperados apesar de que eles não serão 

constantes durante o ano. 

8.9.2 A demanda induzida crescerá progressivamente de 2014 a 2024; os valores da 

demanda para os anos intermediários foram calculados usando a interpolação para 

atingir a previsão de 2024. A variação da demanda do TAV em 2014 deve 

acontecer conforme a seguir: 

- 1 o trimestre: 40% da previsão de 2014; 

- 2 o e 3 o trimestre: 60% a 80% da previsão de 2014; e 

- 4 o trimestre: 100% da previsão de 2014 sem demanda induzida. 

8.9.3 Dessa forma, a demanda considerada para 2014 deverá ser igual a 70% da 

previsão de 2014 independentemente da Copa do Mundo da FIFA de 2014. 

8.9.4 Essa abordagem é similar àquelas encontradas na introdução das novas linhas 

ferroviárias e metroviárias nas áreas metropolitanas; a introdução de novas linhas 

aéreas e a experiência internacional. 

8.9.5 O ramp-up é considerado nas previsões de receita apresentadas no Volume 3 – 

Avaliação Econômica e Financeira / Concessão. 

8.9.6 A gráfico a seguir apresenta uma comparação da demanda com e sem ramp-up 

para a conexão Rio de Janeiro - São Paulo no período de 2014 a 2024. Os gráficos 

e a tabela com os valores de todas as outras conexões e a previsão para os anos 

intermediários são apresentados no Anexo G. 

Figura 8.4: Gráfico de ramp-up para Rio de Janeiro - São Paulo (2014-2024) 

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