Page 15 - Revista EAA - Edição 76

ESPECIAL

O objetivo do artigo é avaliar a correlação Cálculo da frota e curva de sucateamento

entre a evolução do momento de transporte O cálculo da frota circulante baseou-se na estimativa das vendas e das
rodoviário de carga no Brasil e alguns fatores, curvas de sucateamento para os diferentes tipos de veículos, segundo a
além do PIB. Equação 1 (MCT, 2010; SINDIPEÇAS, 2009).

METODOLOGIA em que
Levantamento de dados : frota circulante estimada, expressa em números de veícu-

O levantamento de dados foi realizado por los (Vmd,k) para o ano (a);
meio de relatórios publicados no Brasil en- : número de veículos do tipo (V), do ano-modelo (md) e com-
tre os anos de 2013 e 2017, possibilitando a bustível (k) e;
determinação do limite temporal dos dados : fração de veículos (Vmd,k) já sucateados que não circulam
históricos a serem utilizados para a análise mais no ano (a).
proposta. Os dados obtidos para a presente A curva de sucateamento é dada por uma função Logística, segundo a
análise são nacionais e datam desde 1970 até Equação 2 (MCT, 2010; SINDIPEÇAS, 2009).
2016 (Figuras 1 a 5). Para o histórico de venda
de veículos novos comercializados, baseou-se
nos dados fornecidos pela Associação Nacio- em que
nal dos Fabricantes de Veículos Automotores a: idade do veículo em anos, sendo:
(Anfavea, 2016). A curva de sucateamento foi α= 0,17 para veículos comerciais leves do ciclo Diesel
obtida a partir do Estudo da Frota Circulante e α= 0,10 para caminhões
Brasileira (Sindipeças, 2009). As curvas de su- a = 15,3 para veículos comerciais leves do ciclo Diesel
0
cateamento foram calibradas a partir de dados e a = 17 para caminhões
0
de idade média e de frota total de 1997 forne-
cidos pelo Denatran (MMA, 2013). Os dados Regressão linear
de população foram obtidos a partir de séries A Regressão Linear é utilizada para previsões incondicionais, ou seja,
históricas do IBGE (IBGE, 2013). Os dados não vincula as variáveis a influências de comportamento, são utilizadas
de momento de transporte foram obtidos no apenas séries históricas. A equação genérica da Regressão Linear é dada
estudo Revolução Energética do Greenpeace pela Equação 3.
(Greenpeace, 2016). Os dados do PIB foram
obtidos no World Bank. em que
A categorização dos veículos foi realizada a: coeficiente linear (Equação 4) e;
de acordo com o Peso Bruto Total (PBT), b: coeficiente angular (Equação 5)
soma da tara mais a lotação, e o Peso Bruto
Total Combinado (PBTC), que representa
o peso máximo que pode ser transmitido ao
pavimento pela combinação de um veículo de Foram realizadas oito rodadas de Regressão Linear utilizando a fer-
tração ou de carga, mais possíveis combinações ramenta Análise de Dados do programa Excel. As variáveis escolhidas
de reboques e semirreboques (Tabela 1), como foram: venda de veículos rodoviários de carga, frota de veículos rodoviá-
estabelecido pela Resolução CONTRAN rios de carga, PIB brasileiro, população brasileira, momento de transporte
n° 211 de 2006. aéreo de carga, momento de transporte marítimo de carga, momento de
transporte fluvial de carga e momento de transporte ferroviário de carga.
Tabela 1. Categorização dos Veículos Em cada rodada, foi elaborada uma regressão entre os dados de cada vari-
para o Transporte Rodoviário de Carga ável ( ) e o momento de transporte rodoviário de carga ( ).
TIPO DE VEICULO PESO
Caminhões semileves 3,5 t < PBT < 6 t RESULTADOS E ANÁLISES
Caminhões leves 6 t ≤ PBT < 10 t Resultados
Caminhões médios 10 t ≤ PBT < 15 t Os resultados gerados pela Regressão Linear são apresentados na
Caminhões semipesados PBT ≥ 15 t; PBTC < 40 t Tabela 1. Foram avaliados pelo coeficiente de determinação (R²), F
Caminhões pesados PBT ≥ 15 t; PBTC ≥ 40 t de significação e valor-p. Quanto mais próximo de 1 for R2, maior a
Fonte: Elaboração própria com base em MMA (2013) correlação entre as variáveis. Além disso, valor-P e F de significação

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