Sistema de transporte publico

Mattsson y Jenelius introdujeron conceptos de vulnerabilidad condicional que pueden representarse como consecuencias acumulativas o agregadas debido a cualquier escenario de interrupción. Furthur, Latora y Marchiori midieron la prioridad de vulnerabilidad por la reducción del desempeño del sistema de infraestructura, y el índice de vulnerabilidad se midió como el porcentaje de caída del desempeño debido al impacto de diferentes niveles de daños. La vulnerabilidad considera la pérdida o degradación potencial, mientras que la confiabilidad considera la funcionalidad restante de los sistemas de transporte. De manera similar al índice de tiempo de viaje, el índice de vulnerabilidad se puede utilizar para identificar la criticidad de los componentes de la infraestructura (por ejemplo, enlaces de carreteras) utilizando escenarios probabilísticos de interrupción para medir la resiliencia del sistema de transporte. Se propusieron varias otras métricas basadas en el concepto de vulnerabilidad, como la capacidad a nivel de enlace, el componente conectado más grande durante un desastre. Si bien la estimación de la capacidad a nivel de enlace es más eficiente en la red pequeña (por ejemplo, la red de transporte dentro de la ciudad), el concepto de componente conectado más grande es más eficiente en la red grande (por ejemplo, la red de transporte entre ciudades). Varios estudios (por ejemplo,) investigaron la evaluación de la vulnerabilidad de una red de transporte por carretera identificando el impacto de enlaces importantes en la red.

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. 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. SI se refiere a la diferencia entre el rendimiento real del sistema y el rendimiento del sistema objetivo, y TRE se refiere a la eficiencia de las actividades de recuperación durante el período posterior al desastre. 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. El análisis mostró que el sistema de transporte utilizado para el suministro de productos de la industria petroquímica era más resistente en Nueva Orleans que en Houston, lo que demostró críticamente la importancia de tener redundancia en la operación del sistema de red en términos de disponibilidad de rutas alternativas. La vulnerabilidad se usa ampliamente para expresar la susceptibilidad de los componentes críticos de una red de transporte y comúnmente representa el desempeño operativo de la red.

Proteína de unión periplasmática

El análisis estimó que si una ciudad con un servicio de transporte público norteamericano de calidad típica mejorara a un servicio de transporte rápido de trenes o autobuses urbanos de alta calidad (es decir, rápido, conveniente y cómodo), los beneficios compra venta automoviles de salud anuales per cápita serían de $ 355. Si se hicieran mejoras para lograr un servicio de tránsito de alta calidad con un desarrollo transitable de uso mixto alrededor de las estaciones, los beneficios de salud anuales per cápita serían de $ 541.

Triángulo de resiliencia

Sistema de transporte • Un sistema de transporte puede definirse como una red planificada de elementos o componentes físicos que desempeñan diferentes roles en el transporte de mercancías y personas de un lugar a otro. • Por lo tanto, se puede considerar que un sistema de transporte consiste en instalaciones fijas, las entidades de flujo y un sistema de control que permite a las personas y mercancías superar la fricción del espacio geográfico de manera eficiente para participar oportunamente en alguna actividad deseada. Los impactos del huracán Sandy y el patrón de recuperación posterior al evento en la industria del transporte fueron un tema clave para muchas publicaciones después de 2012. Varios estudios recientes desarrollaron técnicas novedosas utilizando datos del mundo real del huracán Sandy. Por ejemplo, Zhu et al. propuso un modelo de recuperación para averiguar la correlación espacial de los patrones de recuperación en la ciudad de Nueva York después de los huracanes Irene y Sandy usando datos de pasajeros de taxis y metro usando el parámetro de pérdida de resiliencia (Ec. 4). El modelo demostró que los parámetros críticos del modelo, α, H y LoR variaban mucho según la tormenta individual, los modos de transporte y las ubicaciones espaciales.

• En términos de los objetivos de la investigación, la mayoría de los estudios intentaron analizar la criticidad y vulnerabilidad de los componentes de la infraestructura del transporte (por ejemplo, nodos y enlaces).
• Dado que el transporte por carretera es el principal medio de transporte para viajeros y mercancías, la mayoría de los estudios se centraron en el modelado de resiliencia del sistema de transporte de superficie.
• Sin embargo, pocos estudios utilizaron datos del sistema de transporte del mundo real en su modelado y análisis desde 2010.
• Varios estudios recientes informaron que las actividades de planificación previas al desastre podrían reducir los impactos del desastre.

Se encontró que un plan de gestión de crisis eficiente podía reducir significativamente los impactos de los escenarios de perturbación en el sistema.

Adjetey-Bahun y col. propuso un enfoque de cuantificación basado en simulación para medir la resiliencia de un sistema ferroviario ante un escenario de perturbación externa. Los indicadores de desempeño utilizados en este estudio fueron el recuento acumulado de pasajeros que llegan a su destino y el retraso total de los pasajeros después del escenario de perturbación.

ITS juega un papel importante en la gestión del tráfico, la respuesta a incidentes, la mejora de la seguridad y la gestión de ingresos. Esto ha llevado a una mayor dependencia de la disponibilidad y el funcionamiento continuo de ITS y la infraestructura asociada. Un laoracionasanjose.com análisis de costos descriptivo examinó el valor de los beneficios para la salud, que incluyeron menos accidentes de tránsito, menos contaminación del aire y una mejor condición física, de aumentar la proporción de la población que tiene acceso al transporte público.

Aplicación de patrones de delegado Mas en el diseño de soluciones para problemas dinámicos de recogida y entrega

Dado que la entrega confiable es fundamental en el transporte de mercancías, es primordial la rápida restauración y recuperación de la cadena de suministro de mercancías después de un desastre. Adams y col. triángulos de resiliencia modificados propuestos (discutidos anteriormente en la sección 4.10) para medir la resiliencia de una cadena de suministro de carga. Se integraron múltiples enfoques estratégicos, como la generación de columnas, la descomposición de Benders y la simulación de Monte Carlo, para desarrollar una planificación de programa estocástica de enteros mixtos. El modelo mostró una mejora promedio en la resiliencia del 57%, que varía del 10% al 141% para los diferentes escenarios de desastre sueñoss.net probados. Dado que la carga juega un papel clave en la distribución de ayuda de emergencia durante y después de un desastre, se consideró el modelo de red de afinidad o el enfoque de optimización difusa cooperativa para mejorar el desempeño de la movilidad de carga de emergencia en la gestión de desastres. Estos modelos demostraron la selección de ruta óptima para operar el trabajo de socorro de manera eficiente. 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.