Niterói（ブラジル）の約475,000人の合成住民を対象に、合成人口と都市環境・交通ネットワークを組み合わせた計算フレームワークを構築した。

このフレームワークは、合成人口・都市環境・交通ネットワークから日次移動を生成し、歩行・車・公共交通のモードを計算機的に割り当てる。割り当ては、旅行時間係数と代替特有定数を用いた多項式ロジットモデルで行われる。

生成された街区レベルの公共交通利用率と、画像データから作成した実測代理値との比較では、Pearson相関係数が0.885、Spearman順位相関が0.873であることから、シミュレーションと実測は強い線形関係にあると確認できた。

モード選択の空間差異も示された。歩行は平均距離約2.5kmと短距離で中心部に集中し、車は縁側へ向かうにつれて増加し、公共交通は主要バスクーローに沿って平均距離約6.9kmで高いレベルを維持した。

さらに、バス停への歩行時間を30％削減した仮想的試験では、公共交通と車の比率が11.3％上昇し、特に郊外の街区では大きな公共交通利用増が見込まれた。

ただし、フレームワークには建物分類の簡易化、世帯制約や車両所有、金銭的コスト、個別好みに関する欠如といった仮定がある。これらの制限により、シミュレーションされた行動は実際の行動を多くの場合再現するものではなく、理想化された代理値とみなす必要がある。

この研究は、合成人口モデリングが公共交通計画に情報を提供できる可能性を示す一方で、モデル仮定が検証の範囲を限定していることを明らかにした。