Transporte

Por ejemplo, Bruneau et al. desarrolló un marco para evaluar el impacto de los eventos sísmicos en la resiliencia comunitaria, considerando los siguientes tres criterios de evaluación; probabilidades de falla del sistema, consecuencias de fallas y tiempo de recuperación. Según Bruneau et al. , un sistema resistente debe demostrar las siguientes cuatro propiedades; Robustez, redundancia, ingenio y rapidez. Se desarrolló un marco integral para definir la resiliencia sísmica y el impacto en la infraestructura y la comunidad. discutió los efectos de un evento sísmico en la red de transporte y propuso una estrategia de mitigación de riesgos para mejorar la resiliencia.

Componentes clave para un gran sistema de transporte público

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 software construccion 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.

Se utilizó un algoritmo genético de dos espacios y la resistencia de la red se calculó como una diferencia normalizada entre el costo de operación del sistema en el peor estado y el estado razonablemente recuperado. Yoo y Yeo utilizaron la capacidad adaptativa representada como la relación entre el margen de los nodos funcionales restantes de la red después oracionesdelanoche.net del desastre y la cantidad de nodos antes del desastre. Esta investigación identificó los nodos susceptibles de degradar el rendimiento de la adaptabilidad. En Sultania et al. , el modelo de estado más probable se desarrolló para cuantificar el riesgo asociado con la probabilidad de ocurrencia de la interrupción y las consecuencias resultantes.

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.

• 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.
• Estos modelos demostraron la selección de ruta óptima para operar el trabajo de socorro de manera eficiente.
• 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.

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.

Flete (movimiento de mercancías)

En estos estudios, se consideraron los atributos de rendimiento del sistema, como flujo de tráfico, capacidad de red / enlace, tiempo de viaje y rutas alternativas. Murray-Tuite y Mahmassani propusieron una combinación de un índice de vulnerabilidad y un índice de interrupción para determinar la importancia de un enlace para una conectividad O-D particular. En general, los enlaces utilizados por la mayoría de los pares O-D en la red se consideraron los más importantes. Uno de los trabajos más recientes sobre análisis de vulnerabilidad consideró el efecto combinado de inundaciones y apagones y evaluó los impactos en diferentes infraestructuras críticas, incluida la infraestructura vial. La capacidad de un sistema para sostenerse de los impactos de un desastre, a veces conocida como capacidad de adaptación, se puede definir como el tiempo que un sistema puede sobrevivir por sí solo después de la ocurrencia de cualquier evento disruptivo. La capacidad de flujo, una propiedad central del sistema, se utiliza como parámetro clave en el análisis de resiliencia para analizar la sostenibilidad de un sistema.

Chen y Miller-Hooks formularon un indicador de capacidad para cuantificar la resistencia de la red considerando la capacidad inherente o la capacidad de adaptación de la red para hacer frente al impacto de las interrupciones. En general, las medidas proactivas y de protección para mejorar la resiliencia del sistema son beneficiosas para reducir las consecuencias de los desastres; Chen y Miller-Hooks argumentaron que las acciones reactivas podrían ser más beneficiosas. Además, en los estudios de resiliencia basados ​​en redes de transporte aéreo, la capacidad de la calle de rodaje y la capacidad de la pista durante y después de las fases del desastre se consideran parámetros de resiliencia (por ejemplo,). Janic midió la resiliencia del aeropuerto en función del número de vuelos alojados en el aeropuerto para un índice de capacidad específico, mientras que Faturechi et al. cuantificó la probabilidad esperada de acomodar el número de vuelos en una situación posterior a un desastre. Otro artículo reciente consideró la demanda de viajes que surge de las evacuaciones de emergencia fuera de las zonas afectadas por el desastre y se resolvió de manera óptima para encontrar la estrategia de ruta eficiente para mejorar la operación de evacuación. Los modelos de evaluación de la resiliencia cualitativa suelen establecer criterios de desempeño cualitativos.