Papel del componente Pstb1 del sistema de transporte de fosfato en la internalización de fosfato por Nostoc Punctiforme

Esta revisión revela que la gran mayoría de la literatura académica sobre la resiliencia del sistema de transporte publicada desde 2006 se refiere al sistema de transporte basado en carreteras. Debido al avance tecnológico (por ejemplo, la disponibilidad de datos de movilidad) y el poder computacional, el análisis de resiliencia de escenarios de disrupción a gran escala se vuelve comparativamente fácil. La vulnerabilidad es uno de los parámetros / índices de desempeño más explorados en los estudios de resiliencia del sistema de transporte. En el caso del análisis de resiliencia utilizando datos reales de desastres, los impactos de los huracanes se exploraron ampliamente debido a su predictibilidad, un tiempo de alerta relativamente más largo antes de tocar tierra y los impactos generalizados de los desastres. En estudios recientes, los investigadores han considerado un sistema de red grande y complejo del mundo real en el análisis de resiliencia.

Con el despliegue de CAV, la infraestructura de transporte puede evacuar a un número relativamente grande de personas a través del intercambio de información en tiempo real. Como los cambios revolucionarios esperados de la tecnología CAV son innegables, los estudios futuros deben explorar sus impactos en los comportamientos de viaje de los usuarios y las implicaciones en la planificación de la resiliencia del sistema de transporte futuro.

Este modelo se aplicó a una gran red (sistema de transporte interurbano) y es un buen ejemplo para capturar los impactos regionales de desastres importantes. Sin embargo, la aplicabilidad de este modelo en un sistema de red pequeña aún no se exploró, ya que el tiempo de viaje puede ser engañoso para oracionesasanantonio.com explicar el rendimiento de una red pequeña. En general, las rutas de larga distancia (lo cual es común en el sistema de red interurbano o grande) muestran un cambio significativo en el tiempo de viaje durante el desastre, luego las rutas de corta distancia (es decir, el sistema de red pequeña).

Aunque esta investigación presentó una perspectiva diferente al evaluar los impactos sociales y económicos, los impactos del sistema de transporte no se consideraron en el marco y no pueden ser utilizados por las agencias de transporte que son responsables de mantener el sistema. Al aplicar el modelo laradiofrecuencia.net en la red de carreteras entre Boston y Nueva York, se descubrió que el enlace de carreteras que conecta Hartford y la ciudad de Nueva York era la ruta más débil en términos de resistencia en el tiempo de viaje, lo que implicaba la importancia de esta ruta en comparación con otras rutas de la red .

En este trabajo, se desarrolló un enfoque sistemático de evaluación y gestión de riesgos utilizando un Sistema de Información Geográfica para facilitar la ilustración de la información de riesgo para una red vial. Heaslip y col. presentó un marco para estimar la magnitud de los impactos sociales y económicos de los desastres.

Cómodo

Dado que la falla de la red de comunicaciones, parcial o totalmente debida a ciberataques, puede provocar la falla del sistema de movilidad total, la importancia de la resistencia a las amenazas cibernéticas del futuro sistema de movilidad es primordial. Debido a la escasez de datos sobre el desempeño del sistema de transporte de eventos de desastres reales, la mayoría de la literatura consideró redes de transporte hipotéticas y escenarios de desastres hipotéticos. Sin embargo, pocos estudios utilizaron datos del sistema de transporte del mundo real en su modelado y análisis desde 2010.

El presupuesto de recuperación no significa necesariamente el presupuesto necesario para recuperarse por completo del impacto de la interrupción; más bien, representa el presupuesto que puede asignarse para actividades de recuperación en función de la situación económica de la comunidad / agencia. La discrepancia entre el presupuesto de recuperación necesario y el presupuesto de recuperación asignado puede variar según los costos de los daños asociados con el impacto de la interrupción. Sin embargo, la asignación de inversiones adicionales para mejorar la condición de la infraestructura existente antes del desastre, considerando los eventos climáticos estocásticos, puede reducir el requisito de un alto presupuesto de recuperación después del desastre. En este documento se realizó una revisión integral sobre la resiliencia del sistema de transporte en términos de características de resiliencia del sistema en respuesta a diferentes tipos de desastres. Se utilizaron diferentes conceptos de modelado, diferentes parámetros y variables de respuesta del sistema para cuantificar la resiliencia del sistema, y ​​se identificaron las direcciones de investigación futuras. Durante las últimas décadas, investigadores, ingenieros y profesionales lograron avances en la cuantificación de la resiliencia y determinaron formas de mejorar la resiliencia de un sistema de red.

Componentes funcionales de los sistemas Tms

El modelo de resiliencia del transporte futuro se volverá más complejo y desafiante debido al despliegue de tecnologías emergentes como CAV en los sistemas de movilidad futuros, los problemas de ciberseguridad y la creciente frecuencia y magnitud de los desastres naturales. Se espera que la tecnología CAV revolucione los sistemas de transporte de superficie y permita muchas opciones emergentes de servicios de movilidad. Ningún estudio de investigación exploró el impacto de la tecnología CAV en la resiliencia del sistema de transporte. Por lo tanto, la comprensión y la cuantificación de los impactos de la implementación parcial y total de la tecnología CAV en el desempeño de la resiliencia del sistema de transporte son fundamentales. Además, las condiciones de tráfico mixto (es decir, una combinación de vehículos tradicionales y CAV) durante la transición pueden hacer que la cuantificación de la resiliencia sea más complicada y desafiante. Durante la fase de evacuación, el tráfico de evacuación crea largas colas a lo largo de las rutas de evacuación debido a la falta de información sobre las condiciones del tráfico.

• Vugrin y col. desarrolló un modelo de resiliencia basado en el requerimiento de costo operativo en escenarios de desastre y aplicó el modelo en un sistema de transporte utilizado para el suministro de productos de la industria petroquímica.
• Se calcularon dos componentes principales de la resiliencia del sistema (es decir, el impacto sistemático y el esfuerzo de recuperación total) para determinar los impactos de las interrupciones.
• Dependiendo del nivel de daño del desastre y el tamaño del área afectada, el daño a la infraestructura y la cantidad de tamaño de la flota afectada podría ser significativamente mayor, lo que puede resultar difícil de simular y resolver computacionalmente para los modelos propuestos.
• En esta investigación, se consideraron dos escenarios de huracanes de categoría 2 para dos sitios de estudio de caso: Houston, Texas y Nueva Orleans, Louisiana.
• Por lo tanto, a la mayoría de los modelos propuestos les resulta difícil abordar de manera eficiente el problema del gran tamaño de la flota.

Mercado de sistemas de transporte inteligente

La preocupación por la ciberseguridad es uno de los desafíos clave del futuro sistema de movilidad. Algunos incidentes, como el reciente ataque a los coches eléctricos de Tesla, demostraron el peligro de la ciberseguridad. Hay 100 millones de líneas de códigos de software que se ejecutan en algunos de los modelos de vehículos avanzados existentes. Con el transporte conectado cada vez más una realidad, las amenazas a la ciberseguridad para este sector van en aumento. Más allá de la infraestructura de transporte, CAV se conectará a servicios en la nube para respaldar muchas aplicaciones relacionadas con la operación, la seguridad y el rendimiento de los vehículos.

Muchos investigadores enfatizaron el costo relacionado con la interrupción del sistema, que puede incluir el costo operativo (por ejemplo, el costo del tiempo de viaje, el costo del combustible), el costo de la restauración, el costo del retraso del tráfico. Por ejemplo, Li et al. propuso el uso del costo del vehículo (es decir, el costo del viaje y el tiempo de inactividad) y el costo del retraso (es decir, el retraso relacionado con la asignación de los viajes de respaldo) para software construccion resolver los problemas de reprogramación del autobús debido a cualquier interrupción. Kliewer y col. considerado un escenario de depósito múltiple (es decir, depósitos múltiples para ubicaciones de recogida y devolución de pasajeros), donde Li et al. considerado un escenario de depósito único. Asadabadi y Miller-Hooks utilizaron el costo operativo como un requisito de inversión relativa para aumentar el rendimiento de la resiliencia en un sistema de red de transporte marítimo.