Vulnerabilidad frente a fallas localizadas de redes de tráFIco vehicular

VASSALLO, LAUTARO; LA ROCCA, C. E.; BRAUNSTEIN, L. A.

La Plata

Taller; Trefemac; 2022

Las redes de tráfico representan el sustento de ciudades y países. Impulsan el desarrollo económico y la prosperidad [1], además de limitar las oportunidades de empleo y las interacciones sociales [2]. Además, una comprensión adecuada del tráfico es fundamental para el desarrollo de ciudades más inteligentes y ecológicas. La congestión del tráfico aumenta la contaminación [3] y actúa como un factor limitante en el desarrollo de ciudades transitables. Por lo tanto, comprender el colapso de las redes de tráfico (es decir, la congestión de toda la red) incluye en las políticas de uso de la tierra y el medio ambiente. En este trabajo hacemos uso de la teoría de percolación aplicada a redes de tráfico [4] y un software de simulación de tráfico de vanguardia, llamado SUMO [5], para estudiar el tráfico vehicular en redes reales de ciudades.SUMO es el acrónimo de Simulation of Urban Mobility, un software de código libre y gratuito desarrollado por el Centro Aeroespacial Alemán (DLR), el cual permite simular el tráfico vehicular a escala microscópica de forma realista, teniendo en cuenta características de una ciudad como la capacidad de las calles, intersecciones y señales de tráfico. Para ello, se le debe proveer al programa el mapa de calles de la ciudad de interés, y una tabla de Origen-Destino. Preliminarmente, estamos enfocando nuestro estudio en la ciudad de Río de Janeiro. Tras simular el tráfico a lo largo del día, obtenemos magnitudes de interés, como la velocidad de los autos, el camino recorrido, los tiempos empleados y la ocupación de cada calle del mapa. Con el fin de evaluar la vulnerabilidad de la red, generamos fallas intencionadas en una fracción variable de calles y analizamos cómo varían estas magnitudes. Además identificamos clústeres de calles congestionadas y no congestionadas, siendo de particular interés el tamaño de la componente conectada mayor. Esto nos permite tener un criterio, desde la teoría de percolación, para evaluar el impacto de las fallas a escala macroscópica. El objetivo es detectar las zonas de la ciudad cuyo mal funcionamiento pueden perjudicar drásticamente la eciencia de la red entera.[1] Buitelaar, E., Van der Heijden, R., Argiolu, R. Managing Trafic by Privatization of Road Capacity: A Property Rights Approach. Transport Reviews 27, 699?713 (2007).[2] Small, K., Verhoef, E., Lindsey, R. The economics of urban transportation (Taylor and Francis, 2007).[3] Liu, Z. et al. Near-real-time monitoring of global CO2 emissions reveals the effects of the COVID-19 pandemic. Nature Communications 11, 1?12 (2020).[4] Gao, J., Liu, X., Li, D., Havlin, S. (2015). Recent progress on the resilience of complex networks. Energies, 8(10), 12187-12210.[5] Lopez, P. A. et al. Microscopic Trafic Simulation using SUMO. In IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, ITSC, 2575?2582 (IEEE, 2018).