Modelamiento de la demanda de una red de transporte de Lima después de la ocurrencia de un evento sísmico

Abstract

El objetivo de esta investigación es realizar un modelo de simulación posterior a un sismo de gran magnitud de una red vial de Lima. La primera parte de la investigación consiste en la construcción del modelo postsísmico, para ello se define el área de estudio y se utiliza un mapa de riesgo sísmico, el cual se representa en un entorno Sistema de Información Geográfica (SIG). Posteriormente se establece un modelo de bloque de calles según la literatura encontrada, para poder así conseguir la extensión de los escombros de los edificios destruidos debido al sismo. A partir de la información anterior se realizan los modelos en un software de simulación, sin embargo, para evitar un requerimiento computacional excesivo, se divide el escenario desfavorable en clústeres utilizando diagramas de Voronoi y Machine Learning y se disminuyen el número de iteraciones de simulación requeridas para llegar al estado de equilibrio dinámico estocástico a través de un método visual y numérico. Cada escenario desarrollado es simulado considerando un cambio en sus orígenes a nuevos centros de refugio que fueron seleccionados con criterios de diferentes autores. En los capítulos finales de la tesis se obtienen los resultados de las simulaciones y se calcula la eficiencia de la red en cada escenario a través del índice de Nagurney y la capacidad de reserva. Además, se obtienen datos relevantes a las simulaciones como números de vehículos simulados, tiempos de viaje promedio y número de vehículos que terminan su viaje. Finalmente se llega a la conclusión que, ante un evento sísmico en la red vial de Lima analizada, la red padece un mayor impacto en su eficiencia si las vías de la Costa Verde se mantienen dañadas, mientras que, los efectos de otras vías afectadas dentro del área de estudio no son tan relevantes debido a su bajo impacto a la eficiencia de la red.

The objective of this research is to create a post-earthquake simulation model of a road network in Lima following a major seismic event. The first part of the research involves constructing the post-seismic model. To achieve this, the study area is defined, and a seismic risk map is used, which is represented within a Geographic Information System (GIS) environment. Subsequently, a block model of streets is established based on the literature found, in order to determine the extent of debris from buildings destroyed due to the earthquake. Using the aforementioned information, simulation models are created in a simulation software. However, to avoid excessive computational requirements, the unfavorable scenario is divided into clusters using Voronoi diagrams and Machine Learning. Additionally, the number of simulation iterations required to reach a state of stochastic dynamic equilibrium is reduced using both visual and numerical methods. Each developed scenario is simulated considering a change in their origins to new refuge centers that were selected based on criteria from different authors. In the final chapters of the thesis, simulation results are obtained, and the network’s efficiency is calculated for each scenario using the Nagurney index and reserve capacity of the network. Moreover, relevant simulation data such as numbers of simulated vehicles, average travel times, and the number of arrived vehicles are obtained. In conclusion, it is found that in the event of a seismic event in the analyzed road network of Lima, the network’s efficiency is most impacted if the roads of the Costa Verde remain damaged. On the other hand, the effects of other affected roads within the study area are not as relevant due to their lower impact on the network’s efficiency.