Título: Estimación de tiempos de evacuación mediante simulación dinámica. Evaluación de estrategias de gestión para su reducción.



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Título: Estimación de tiempos de evacuación mediante simulación dinámica. Evaluación de estrategias de gestión para su reducción. Autores: Josep M. Aymamí, TSS-Transport Simulation Systems Alex Torday, TSS-Transport Simulation Systems Dimitrios Triantafyllos, TSS-Transport Simulation Systems Jordi Casas, TSS-Transport Simulation Systems y Universidad de Vic Josep Perarnau, TSS-Transport Simulation Systems Empresa: TSS-Transport Simulation Systems Passeig de Gràcia 12, 08007 Barcelona Telf: 93 3171693 Email de contacto: jmaymami@aimsun.com Abstract El cálculo de la estimación de los tiempos de evacuación (ETE) es un elemento esencial en la realización de planes de contingencia ante situaciones excepcionales de emergencia, ya sean de tipo meteorológico, de seguridad nacional, o frente accidentes de instalaciones industriales, por ejemplo, químicas, o nucleares. En estas situaciones, obtener tiempos razonables para la población civil es indispensable, con el objetivo de minimizar el riesgo de bajas y los tiempos de exposición. Por consiguiente, calcular, y si es posible, reducir estos tiempos ha sido también un elemento clave, empleándose la simulación para evaluar distintas opciones y configuraciones. Hasta la actualidad, ha sido habitual el uso de herramientas de planificación, de tipo estático, para el cálculo de ETE, con metodologías establecidas por las autoridades norteamericanas. Sin embargo, esta metodología tiene sus limitaciones. En primer lugar se tiende a sobreestimar las capacidades de evacuación, traduciéndose en tiempos inferiores a los reales, dado que se basa en situaciones de equilibrio que maximizan la distribución en toda la red. Además, no permite evaluar demandas dinámicas de forma continua, ni aplicar cambios durante el proceso de evacuación, por ejemplo, la activación de estrategias de gestión de tráfico. La simulación dinámica, ya sea de tipo microscópico o mesoscópico, subsana estas deficiencias, además de permitir evaluar el potencial de mejora obtenido mediante la aplicación de estrategias e implantaciones de tipo ITS, tales como: carriles dinámicos (contra flujo), activación de planes de control en modo emergencia, evaluación del tráfico ante el suministro de información a la población, cierres de la zona afectada y desvíos, o enrutamientos hacia zonas de acogida o seguras. De este modo, se puede planificar de forma más eficiente, teniendo un campo de pruebas para subsanar defectos en los planes y obtener mejorías. Esta comunicación mostrará mediante la aplicación en un caso práctico de los beneficios reportados por esta nueva metodología en la calidad de la estimación de la ETE, y las ventajas obtenidas con estrategias que ayuden a la reducción de los tiempos de evacuación.

Introducción. Antecedentes Nuevas extensiones de vida útil para las centrales nucleares españolas, nuevas instalaciones industriales, situaciones meteorológicas excepcionales, cataclismos naturales, etc crecimientos actuales en zonas del entorno, nuevos planes o actualización de planes existentes Calculo de tiempos de evacuación (Evacuation Times Estimates ETE)

Figure 9: A simplified model of evacuation (Source: Lindell, 2008) Simulación y evacuación Desde el punto de vista institucional, todos los planes de emergencia deben cumplir las directrices y los criterios de las autoridades jurisdiccionales locales, estatales, federales y los organismos internacionales. El primer esfuerzo, que se llevó a cabo por Nuclear Reglamento de la Comisión (NRC), en cooperación con la Federal Emergency Management Agency (FEMA), dirigida como NUREG-0654/FEMA-REP-1, siempre y únicamente una guía limitada sobre evacuación estimaciones Times (ETE) de preparación. El desarrollo de las directrices fundamentales de estos dos organismos se divide en 16 categorías, cada una de ellas, incluye un cierto número de criterios de evaluación (81 para los planes locales, 98 para los planes estatales). Durante los últimos años, varios reglamentos y directrices se han impuesto sobre todo por el NRC. La evaluación de los informes anteriores de la ETE ha alentado a las autoridades a desarrollar una acción de protección Recomendación (PAR) plan en caso de unaemergencia, que comprende acciones tales como refugio, evacuación o el uso de medidas profilácticas (máscaras o tiroides agentes de bloqueo). En términos generales, el enfoque estático se utiliza para la planificación de los estudios de los tiempos estimados de evacuación. Más particularmente, en el caso de evacuación relacionada con el huracán en Katrina, la metodología presente que haya sido estática demostrado mostrar muchas flaquezas de los planes de evacuación. Para evacuaciones de tipo nuclear, el cálculo de evacuaciones se realiza mediante asignaciones estática, las cuales no permiten evaluar efectos que tengan la variable temporal. Por consiguiente, una metodología en sentido dinámico, incluso todas las condiciones especiales y los parámetros temporales, podría ser una solución fundamental. Más específicamente, varios estudios recientes han demostrado que la metodología estática es útil en casos donde las condiciones de tráfico son más independientes que otros parámetros que podrían influir gravemente como el tipo del tiempo, del clima ó del día. Los problemas más comunes en los modelos asignados con un método estática son varios.

Un tema importante sea que no se consideran fenómenos dinámicos. Además, el análisis de los impactos de las estrategias de gestión de tráfico no es adecuado debido a que sea muy limitada en términos de comportamiento de los conductores en nivel microscópico ó mesoscópico. Sin embargo, en la mayoría de los casos, los planificadores no consideran que la zona de emergencia es un área ya sea uniformemente distribuida en el espacio y el tiempo o que su topología de la red vial consta de carreteras rectas radiales dirigidas fuera de la zona de emergencia industrial. Sin embargo, en los procedimientos de planificación real, los viajes de evacuación se generan en lugares de zonas llamadas "centroides" dentro de la zona de emergencia y esa generación de viajes depende del tiempo (proceso de movilidad) y el espacio (densidad de población y la ubicación del "centro de gravedad"). Los escenarios se pueden definir según: (a) las temporadas del año (verano-invierno), (b) los días de la semana (lunes a viernes, fines de semana), (c) las horas del día (mediodía-tarde), (d) las condiciones meteorológicas (buena, lluvia, nieve). Cabe señalar que durante el día, la mayoría de la población se hallan en tránsito, en el trabajo, en la escuela, en casa o en cualquier lugar de recreo, mientras que en la noche más grande porcentaje esta en casa. Sin embargo, también hay otras variables, tales como eventos especiales ó circunstancias anormales (población transitorios grandes dentro de la zona de emergencia como festivales y eventos deportivos suelen tener lugar debido a reducir temporalmente la capacidad de carretera), los porcentajes de la población depende del transporte público, la presencia de voluntariamente o sombra evacuados etc. Estudios recientes demuestran que el rango proporcional varía de 5-20% dependiendo de la velocidad del viento y las tasas de precipitación (NRC, 2005a). La simulación dinámica en un área grande que pertenece un modelo con muchas secciónes, nódos y una demanda alta se puede simular con el simulador mesoscópico y así que se puede evaluar la situación implementando algunos escenarios con estrategias de gestión de tráfico. El objetivo principal del método dinámico es demostrar que una simulación dinámica se puede evaluar casos de evacuación en términos de planificación y operación en comparación con los métodos que utilizan modelos estáticos. Así que, la simulación dinámica pertenece dos tipos distintos: a) Asignación dinámica de tráfico (DTA) y b) Equilibrio dinámico de usuario (DUE). La primera es muy útil para casos de evacuación, mientras el método de simulación conocido como equilibrio dinámico debe utilizarse en casos donde el comportamiento de tráfico es habitual y la población no se cambia las rutas para ir a su destino.

Nueva Metodología: Simulación Dinámica Como en cada metodología ETE utilizando sistemas de simulación, la preocupación de los pasos básicos de los procesos tales como el proceso de los métodos de recopilación de datos, la inserción de los datos de entrada, la ejecución del modelo de simulación, la calibración de la red, los resultados de la validación, el desarrollo de las situaciones de emergencia, la ejecución del modelo, la evaluación de los tiempos de evacuación y, finalmente, la repetición del proceso ya se ha mencionado, sin embargo, la introducción de la gestión del tráfico Estrategias (TMS). Estos pasos metodológicos básicos se han recuperado de un estudio de caso de evacuación llevada a cabo por los Asociados KLD en el Indian Point Energy Center (IPEC), que se encuentra en la orilla oriental del río Hudson, en el condado de Westchester, Nueva York (Goldblat, 2004). Para determinar una nueva metodología ETE utilizando el sistema de simulación dinámica, que es el primer paso para identificar los parámetros de la asignación de tráfico y por lo tanto definir los caminos de selección en una forma dinámica, debe utilizarse un programa de modelación dinámico. Más específicamente, la elección de ruta dinámica está relacionada con los parámetros, tales como factores de preferencia de los evacuados (destino final, el tipo de vehículo), factores de riesgo (la dirección del viento), los gastos de viaje (tiempo de viaje o distancia), los datos disponibles del tráfico (congestión, caminos), posibles cuellos de botella que desalientan el flujo libre del tráfico y la evaluación de la eficacia de diferentes estrategias de tráfico de evacuación tales como cambio de ruta con una manera dinámica, el origen y el destino de los centroides, las limitaciones de capacidad, comportamiento de los conductores de los evacuados etc. (Georgiadou, 2007). En este caso se utilizo el simulador mesoscopico de Aimsun 6.1. El modelo mesoscopico de Aimsun 6.1 aunque no funcione con vehículos individuales, contiene modelos del simulador microscópico de Aimsun 6.1 que se llaman Car-Following y Cambio de carril que elimina la mayor parte de la carga de calibración en comparación con un micro simulador. Al modelar cada sección de una red que tiene una parte de flujo libre y cola, el enfoque se concentra en mesoscópica clave "eventos" y es capaz de avanzar el reloj de simulación entre los eventos. Esto simplifica el trabajo de cálculo y mejora el rendimiento en varios órdenes de magnitud. Lo más importante es el simulador mesoscópico en Aimsun basa sus modelos en los componentes de probada eficacia utilizadas en la micro-simulador. El resultado, como medida de estos modelos de referencia, es un aumento del rendimiento de alrededor de 450% con un acuerdo en los resultados entre los dos modelos que alcanza un valor de R2 de 0.94. Total, Aimsun proporciona una opción adicional para los profesionales que deseen modelar los aspectos dinámicos de las redes muy grandes.

Sobre los casos de evacuación, el modelo dinámico debe comprender toda el área a evacuar el tráfico durante largos períodos, algo que actualmente es posible gracias al software existente, Aimsun, y a la mayor capacidad de cálculo de los equipos informáticos actuales. Caso práctico El objetivo prioritario de este trabajo es proponer una metodología ETE utilizando sistemas de simulación dinámica y evaluar la eficacia de diversas estrategias de gestión del tráfico (TMS). Para lograr dicho objetivo la aplicación de un caso en una planta nuclear ubicado en Norte America sea necesario. La zona de estudio está ubicada en la parte de Norte América y se refiere a una región con una planta nuclear. Sobre del tamaño de la red, se incluye una área de 90x35 km. Otros atributos importantes que explican la red en detalle son: a) la longitud total de las secciones en km: 2558 km, b) la longitud total de los carriles en km: 4893, c) el numero de secciones: 5121, d) el numero de intersecciones: 2338, e) el numero de centroides: 413 (en 5 configuraciones distintas de centroides). Figure X ilustra En cuanto a la definición de la zona de emergencia, la zona de planificación de emergencias se ha dividido en 22 zonas de protección mientras en el modelo se han definido dos círculos, uno de 10 km que es la zona de evacuación primaria y otro de 16 km que es la última zona más la área de sobra. Figure X ilustra

Como se ha mencionado anteriormente en estudios de evacuación, el modelo simula al mismo tiempo dos tipos de demanda diferentes: a) " Demanda de evacuación" y b) "Trafico habitual". Los primeros tienen un conocimiento limitado de rutas de evacuación alternativas y evidentemente prefieren utilizar las autopistas a pesar de la existencia de rutas de acceso más rápido, mientras que el "tráfico habitual" considera los viajes diarios hasta el día que comienza la evacuación (Wang y Lam, 2010). Una vez la evacuación se anuncia a la población, el numero de los viajes se reduce constantemente según algunas formulas. Eso pasa porque algunos viajes de algunos O/D pares se minimizan debido a que se esté considerado muy peligroso para la gente conducir hacia la zona de emergencia. Figura 15 ilustra un escenario al azar de todos los tipos diferentes en cuanto a la demanda de un accidente del PNP. En esta metodología se usan dos tipos de vehículos diferentes y dos tipos de centroides distintos. Además, el enrutamiento incluye dos categorías de conductores: a) los conductores informados y b) los que no son informados. Los vehículos que vacían la zona de emergencia cuando salen de la zona tienen tres distintas posibilidades: a) desaparecer en las zonas cercanas, b) cambian el destino a otro que es el único y que está bastante lejos de la zona cuando llegan los límites de la zona de evacuación (en este punto se interfieren con el trafico habitual) y c) cambian el destino a otros refugios o áreas designadas (por ejemplo 15% de la demanda). Figura 17 ilustra las rutas alternativas del trafico que empieza su viaje fuera de la zona de evacuación y acaba también fuera de la zona pero pasando a través la zona.

Figure 17: Rutas alternativas del trafico pasante Aparte de esto, el porcentaje de los vehículos enrutados (informaciones durante del viaje) debe ser diferente según los centroides que están en la zona de emergencia. Esto se podría hacer, proporcionando la información del viaje a los conductores. La evaluación de los enrutados se puede alcanzar debido a que hayan cambiado sus rutas con una manera dinámica. El proceso de simulación se realizó con respecto a todos los escenarios de demanda predeterminada. Al final, se han definido dos escenarios de demanda: a) En la mañana, b) en la noche. Las simulaciones empezaron desde las 7:00 am hasta las 11:00 pm. El sumario de la demanda incluía aproximadamente 2.500.000 vehículos con ambas categorías de demanda incluidas (tráfico habitual y demanda de evacuación). El número de los viajes de la demanda de evacuación eran aproximadamente 160.000. El proceso de simulación se inició con la ejecución de un equilibrio dinámico de usuario con solo el tráfico habitual para obtener las rutas dinámicas en un archivo.apa. Al realizar un proceso de simulación iterativo, las trayectorias de rutas de selección diferentes, relativa al "tráfico habitual", fueron ejecutadas. A continuación, una asignación dinámica de tráfico se realizó con el "habitual trafico" y la "demanda de evacuación" incluyiendo el archivo apa que se había generado antes. Figure X ilustra

Una vez que los primeros resultados ETE respecto a la demanda fueron adquiridos, además de la "hipótesis de no hacer nada - no TMS", varios estrategias de gestión de trafico se aplicaron. El objetivo de estas estrategias es evaluar la gestión de tráfico y mejorar la situación actual. En primer lugar, se implementaron numerosos cierres de carriles y cierres de giros (sobre todo en las rampas), en puntos específicos en las carreteras. Además, se desarrolló una estrategia para que los vehículos se les asignen a un nuevo destino (otros refugios o áreas designados). Aparte de estas estrategias, los cambios de los planes de control incluso, el control del tráfico de la policía implementando con un desencadenante según condiciones aguas abajo. En segundo lugar, incluye la operación de contrasentido. Figure XX Conjuntamente, se lanzaron algunas simulaciones con cambios temporales del comportamiento de los conductores (aumentar la agresividad) en nivel de la sección para evaluar el pánico después de la alerta de la evacuación. Scenario Demand/ Scenario TMS ETE results - Previous Report, 2008 Table 21: ETE Results (Source: Based on Aimsun v6.1 outputs) Scenario 1: "AM peak-hour" 1.A Do Nothing 1.B Manual 1.C Advanced 7:10 x x Scenario 2: "Night scenario" 2.A Do Nothing 6:50 2.B Manual x 2.C Advanced x ETE results - AIMSUN v6.1, 2010 9:20 8:50 8:20 8:40 7:50 7:25 Scenario Demand/ Scenario TMS Scenario 1: "AM peak-hour" Scenario 2: "Night scenario" A. DO NOTHING 09:20 08:40 B. MANUAL OPERATION (RC & ETCP) 08:50 07:50

C. ADVANCED TMS for EMERGENCY PURPOSES (RC & ETCP & CF) 08:20 07:25 Resultados: El siguiente paso se refiere a la evaluación de los resultados del modelo. Esto se logró mediante la obtención y la evaluación de varios productos de simulación Aimsun, tales como el tiempo de evacuación (a través de una secuencia de comandos), los niveles de velocidad, la densidad del tráfico, el flujo de tráfico, la longitud de la cola, el longitud de cola virtual. Figure XXX Para obtener los resultados de los tiempos de evacuación se había utilizando estadísticas de un área usando programación manual (scripting). También, se han obtenido estadísticas de cada O/D par para enseñar los resultados en cada zona de evacuación en detalle. Las colas virtuales de los centroides que pertenecen a la demanda de evacuación (principalmente la zonas más pobladas y las más cercanas al centro de la zona de evacuación). Para entender varias tendencias de la manera de evacuación, el análisis de los corredores tales como limpiar las direcciones de las autopistas, operar en contrasentido sin afectar otro tipo de tráfico puede ser muy útil. Conclusiones TMS increase traffic flow, speed and reduce density, virtual queue length. Manual Operation added, 1.56% and 5.82% for the AM and NIGHT, extra capacity to the existing highway network (Road Closures), while Advanced TMS increased capacity by 3.22% for the AM and 15.72% for the NIGHT due to Contra flow (reverse lanes low demand to high demand) Elapsed times increased from 7:10 to 9:20 hours (AM) & from 6:50 to 8:40 hours (NIGHT). By implementing Manual Operation, elapsed times reduced

by 5.35% (8:50) & 9.61% (7:50) for AM & NIGHT, while by Advanced TMS dropped by 10.71% (8:20) & 14.42% (7:25). Dynamic simulation favors the simulation of any scenario, even the worst case scenario (temporal bottleneck,accident, weather condition, public works) REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Criteria for Preparation and Evaluation of Radiological Emergency Response Plans and Preparedness in Support of Nuclear Power Plants, NUREG 0654/FEMA-REP-1, Rev. 1, November 1980. Analysis of Techniques for Estimating Evacuation Times for Emergency Planning Zones, NUREG/CR-1745, November 1980. Development of Evacuation Time Estimates for Nuclear Power Plants, NUREG/CR-6863, January 2005.