dc.contributor.advisor | Atoche Díaz, Wilmer Jhonny | es_ES |
dc.contributor.author | García Avellaneda, Ayrton José Alejandro | |
dc.date.accessioned | 2019-04-24T23:58:31Z | es_ES |
dc.date.available | 2019-04-24T23:58:31Z | es_ES |
dc.date.created | 2019 | es_ES |
dc.date.issued | 2019-04-24 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12404/14019 | |
dc.description.abstract | El presente trabajo desarrolla el diseño y la simulación de un modelo de un plan de
evacuación en caso de emergencia por tsunami en el distrito La Punta.
Debido a la creciente cantidad de desastres de origen natural a nivel mundial y en
América Latina surge esta investigación. En el Perú, se encuentra uno de los litorales
más vulnerables de Sudamérica, expuesta a inundaciones por causa de tsunami,
pudiendo ser la causa de un gran número de pérdidas en el país. El Instituto Nacional
de Defensa Civil (INDECI) ha obtenido un modelo digital de elevación con grillas para
estimar escenarios sísmicos y sus repercusiones en tsunamis hipotéticos. Uno de estos
escenarios es un terremoto de magnitud 8.5 Mw con epicentro en el mar, frente al Callao,
coincidiendo con el terremoto más probable que podría ocurrir en Lima, donde se sabe
que las primeras olas llegarían a las costas de La Punta en 15 minutos.
El objetivo principal de la tesis es poder optimizar el número de recursos y número de
personas evacuadas a una zona segura fuera del distrito La Punta. En ese sentido, se
busca una mejor preparación ante un desastre por tsunami para reducir el número de
pérdidas. En este trabajo se propone el cumplimiento del objetivo a través de optimizar
las rutas de escape a utilizar de los vehículos de la zona. Luego se confirma la viabilidad
de estas rutas a través de un modelo de simulación por dinámica de transportes de
camino dirigido. La demanda de vehículos se obtuvo a través de información de INDECI
de población de la zona; dado que se estima resultados para dos tiempos del día
distintos se usó información de población por manzanas y densidad de tráfico
poblacional.
Por último, se concluye que dos variables juegan un importante rol en la cantidad de
vehículos evacuados en el límite de tiempo que llegan las olas a las costas de La Punta,
el tráfico inicial y el tiempo de reacción de las personas para poder salir del distrito, de
estas variables se conoce que cuando se compara los escenarios día y noche, siendo
este último con menor tráfico inicial, se llegan a localizar 100 vehículos más dentro de
la zona segura en el tiempo establecido de 15 minutos; por otro lado, cuando se compara
un tiempo menor de reacción con uno mayor, diferencia de 3 minutos, se logra localizar
328 vehículos más dentro de la zona segura; se debe trabajar ambas variables en
conjunto para maximizar el número de personas evacuadas. Hoy en día el distrito La
Punta y Callao deben reforzar estas ideas e indicar las vías de escape en sus planes de
evacuación. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/ | * |
dc.subject | Desastres naturales--Evacuación | es_ES |
dc.subject | Evacuación--Simulación con computadoras | es_ES |
dc.subject | Métodos de simulación | es_ES |
dc.title | Diseño de un plan de evacuación en caso de emergencia por tsunami en el distrito La Punta usando métodos de optimización | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
thesis.degree.name | Ingeniero Industrial | es_ES |
thesis.degree.level | Título Profesional | es_ES |
thesis.degree.grantor | Pontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingeniería | es_ES |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Industrial | es_ES |
renati.advisor.dni | 08134370 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-0923-7608 | es_ES |
renati.discipline | 722026 | es_ES |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_ES |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_ES |
dc.publisher.country | PE | es_ES |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 | es_ES |