Diseño de planes de evacuación peatonal frente a tsunami mediante modelos basado en agentes y un algoritmo de machine learning en el balneario de Camaná, Arequipa, Perú

Abstract

La búsqueda de una óptima evacuación peatonal frente al peligro por sismos tsunamigénicos es en la actualidad una de las tareas de vital importancia para salvaguardar vidas. Las técnicas basadas en los modelos basados en agentes y el reinforcement learning permite adaptar este modelo complejo en donde un agente aprende a tomar acciones durante una evacuación e identifica la ruta más eficiente y segura. En particular, para la costa de Arequipa se busca mejorar el desempeño de la tasa de supervivencia, a partir de mejorar su última experiencia frente al tsunami en el año 2001. La presente investigación propone evaluar la implementación del sistema guía inteligente en procesos de evacuación peatonal que permita incrementar la tasa de supervivencia en las zonas inundables. Por lo que, se integra una base de datos georreferenciados de la red de transporte, e incluye a los peatones-agentes y las zonas de evacuación. Siguiendo la metodología, la calibración del modelo, aplicación y evaluación del desempeño del sistema guía inteligente para optimizar los planes de evacuación en el balneario de Camaná en Arequipa. Se han implementado dieciséis propuestas de evacuación peatonal, entre los cuales tenemos 4 experimentos y 3 planes de evacuación peatonal. Se identifica que la red de calles actual se encuentra en un alto riesgo, debido a un probable peligro de sismo tsunamigénico y elevada vulnerabilidad. En el escenario actual para la condición crítica únicamente el 16.6% de la población llega a alcanzar una salida de evacuación existente. En seguida, en los siguientes planes propuestos se tiene un incremento significativo de la tasa esperada de supervivencia. En el primer plan se tiene un incremento de hasta un 21.8% adicional de agentes evacuados. En un segundo plan la tasa incrementa hasta en tres veces más los agentes de la red de calles actual. Y en el tercer plan se observa un incremento importante en la adición de 6 y 14 evacuaciones verticales a la red de calles con salidas, incrementado en el mejor de los casos hasta en un 16.8% la tasa esperada de supervivencia respecto al escenario evaluado. Finalmente, se propone implementar las salidas adicionales, seguido de la implementación de 6 y 14 evacuaciones verticales. Logrando garantizar el máximo desempeño en el número de evacuados frente a un probable peligro de inundación por tsunami.

The search for an optimal pedestrian evacuation in the face of tsunamigenic earthquake hazard is currently one of the most vital tasks to safeguard lives. Techniques based on agent-based models and reinforcement learning allow adapting this complex model where an agent learns to take actions during an evacuation and identifies the most efficient and safe route. In particular, for the coast of Arequipa, the aim is to improve the performanceof thesurvival rate, based on the improve ment of its last experience with the tsunami in 2001. The present research proposes to evaluate the implementation of the intelligent guidance system in pedestrian evacuation processes to increase the survival rate in flood zones. Therefore, a georeferenced database of the transportation network is integrated, including pedestrian-agents and evacuation zones. Following the methodology, the model calibration, application and performance evaluation of the intelligent guidance system to optimize evacuation plans in the Camaná beach resort in Arequipa. Sixteen pedestrian evacuation proposals have been implemented, including 4 experiments and 3 pedestrian evacuation plans. The current street network is identified as being at high risk, due to a probable tsunamigenic earthquake hazard and high vulnerability. In the current scenario for the critical condition, only 16.6% of the population reaches an existing evacuation exit. Then, in the following proposed plans there is a significant increase in the expected survival rate. In the first plan there is an increase of up to an additional 21.8% of evacuated agents. In the second plan, the rate increases by up to three times the number of agents in the current street network. And in the third plan, a significant increase is observed in the addition of 6 and 14 vertical evacuations to the street network with exits, increasing in the best case by up to 16.8% the expected survival rate with respect to the scenario evaluated. Finally, it is proposed to implement the additional exits, followed by the implementation of 6 and 14 vertical evacuations. This will ensure maximum performance in the number of evacuees in the event of a probable tsunami inundation hazard.