O SIG-Bus tem um objetivo bem delimitado: ler feeds GTFS dentro do QGIS, cruzá-los com os dados de embarque por parada e entregar relatórios sintéticos por linha, tudo sem dependências externas além do próprio QGIS. O projeto nasceu como PIBIC no CEFET-MG em 2020 (com aplicação ao edital em 2019) e foi apresentado na Semana de Ciência e Tecnologia de 2025.
O problema de integração
O QGIS não oferece suporte nativo a GTFS além da leitura básica de geometrias. Analisar uma rede de ônibus exige cruzar três informações que vivem em fontes distintas: a geometria das rotas, os horários programados e a demanda real de passageiros. Sem uma ferramenta dedicada, juntar tudo isso é um trabalho manual e repetitivo.
Os dados de embarque estão disponíveis no portal de dados abertos da Prefeitura de BH, em formato CSV com coordenadas e códigos de linha próprios. Esses identificadores não coincidem diretamente com os do feed GTFS. Construir esse elo espacial de forma confiável, sem gerar associações incorretas com rotas paralelas, foi o núcleo técnico do trabalho.
Como o plugin funciona
O SIG-Bus organiza o fluxo em seis etapas sequenciais:
- Verificação do GTFS: valida a integridade do feed e gera calendários sintéticos quando o arquivo
calendar.txtestá ausente. - Importação GTFS: converte os arquivos para GeoPackage, criando camadas espaciais de paradas, geometrias de rota e viagens, com índices otimizados para consulta.
- Importação da demanda: carrega o CSV de embarques e vincula os pontos de demanda às paradas GTFS por junção espacial, restrita ao padrão de serviço dominante da linha para evitar falsos positivos.
- Seleção de rota e período: o usuário escolhe a linha e o intervalo horário (dia completo ou hora específica, de 0h a 23h).
- Alocação de demanda: gera a camada
tramos_demandacom carga acumulada e contagem de viagens por trecho. - Visualização: estilos graduados são aplicados automaticamente, destacando os trechos de maior volume.
A camada de horários por parada
Ao filtrar uma linha, o plugin gera automaticamente a camada horarios_paradas, uma camada de pontos com os horários de todas as viagens da rota selecionada.
Para cada parada, a camada registra:
arrival_timeedeparture_timestop_sequenceestop_nametrip_id,shape_idedirection_id
A camada é construída por uma junção direta entre as tabelas stop_times, trips e stops no banco GeoPackage, indexada por trip_id. Com ela é possível visualizar a distribuição dos serviços ao longo do dia, identificar paradas com intervalos irregulares ou conferir a cobertura horária de uma linha específica.
Como todas as camadas do SIG-Bus, a
horarios_paradasé baseada em memória e precisa ser regenerada após reabrir o QGIS.
Alocação de demanda por trecho
A camada tramos_demanda é o principal produto analítico do plugin. A carga em cada trecho é calculada por conservação de fluxo: os embarques na parada i somam-se à carga do trecho anterior.
Como os dados de bilhetagem registram apenas embarques, sem desembarques, o método assume que todos os passageiros desembarcam no ponto final. Isso produz um limite superior da ocupação real, adequado para:
- Comparação relativa entre trechos de uma mesma linha
- Identificação dos segmentos mais carregados por período
- Análise da distribuição horária da demanda
O arquivo METHODS.md no repositório detalha as hipóteses, casos-limite e recomendações de interpretação.
Semana C&T 2025 e o estado atual
O projeto foi apresentado na Semana de Ciência e Tecnologia do CEFET-MG em 2025. Após essa versão, duas adições foram incorporadas: categorização dos trechos por cluster de demanda com aplicação automática de estilos graduados, e geração de relatório PDF com dois mapas (carga acumulada e agrupamento por cluster) sobrepostos à geometria da rota.
O repositório completo está no GitHub. Todos os testes foram feitos com o feed GTFS real da cidade de Belo Horizonte, e o arquivo docs/gtfsfiles.zip traz esses mesmos dados para quem quiser reproduzir as análises.
Se você quiser experimentar o plugin e não tiver o arquivo em mãos, posso enviar o .zip diretamente. É só pedir por e-mail (eng.dcamargo@outlook.com.br) ou por WhatsApp (+55 31 3565-3353).