Caso clínico de Clopidogrel (Reacción adversa del medicamento)
Compartamiento del tráfico ante meteorología adversa 2009
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Comportamiento del tráfico y su accidentalidad ante fenómenos
meteorológicos adversos
IX Congreso Español de Sistemas Inteligentes de Transporte
Andorra la Vella, 2-4 junio de 2009
www.cpsingenieros.net / [email protected]
Adolfo Mozota Azcutia&
Javier Dalmau Fajardo
Hola Coca-Cola
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
IX Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de TransporteAndorra la Vella, 2-4 de junio de 2009
Nieve A-2
Lluvia A-2
Niebla A-2
1- Introducción
2- Ejemplo
3- Estudio
4- Conclusiones
Índice
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
IX Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de TransporteAndorra la Vella, 2-4 de junio de 2009
• Desarrollo de aplicaciones para la realización del estudio:
• Generación automática de gráficas de las variables atmosféricas.
• Recopilación de datos en Bases de Datos ORACLE®.
• Disponemos de conexión en tiempo real de datos atmosféricos.
• Disponemos en tiempo real las variables macroscópicas (V, I, O, P)
• Estudiamos las consecuencias de las incidencias atmosféricas en función de las variables macroscópicas.
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
IX Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de TransporteAndorra la Vella, 2-4 de junio de 2009
1- Introducción
Generalidades
• Elección de parámetros atmosféricos comunes.
• Definición de la sección y localización.
• Requerimientos del sitio de muestreo.
• Duración del estudio.
• Buscar estándares relacionales entre movilidad vs climatología.
• Llevar a cabo estrategias de control y políticas de generación de indicadores.
• Desarrollar programas informáticos para el manejo de indicadores de incidencias atmosféricas que puedan afectar al tráfico.
1- Introducción
Definición de objetivos
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
IX Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de TransporteAndorra la Vella, 2-4 de junio de 2009
• Vía con tráfico de largo recorrido Madrid-Zaragoza-Barcelona.• 66 Km de tramo con 5 Estaciones Meteorológicas (SEVAC).• Tres Puntos de Medida de recogida de datos macroscópicos.• Tres puertos de montaña.
Selección del tramo a estudiar
Pto. Frasno
Pto. Morata
Pto. Muela
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
IX Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de TransporteAndorra la Vella, 2-4 de junio de 2009
1- Introducción
Variables atmosféricas
• Seleccionamos doce parámetros atmosféricos de las EM
• Tipo de viento; Velocidad del viento; Dirección del viento.• Naturaleza de la precipitación; Intensidad y cantidad de precipitación.• Tiempo presente.• Temperatura del aire.• Visibilidad.• Presión atmosférica.• Humedad relativa.• Radiación global.
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
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Variables de tráfico
• Seleccionamos todos los parámetros de los detectores
• Intensidad de tráfico.• Velocidad de tráfico• Pesados.
1- Introducción
Datos históricos (1)
• Obtención de la curvas PATRON de Intensidad y Velocidad del año 2008:
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
IX Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de TransporteAndorra la Vella, 2-4 de junio de 2009
1- Introducción
Datos históricos (2)
• Generación mensual de gráficas para detección de incidencias atmosféricas:
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
IX Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de TransporteAndorra la Vella, 2-4 de junio de 2009
1- Introducción
• Comparar incidencias atmosféricas vs variables macroscópicas:
Disminución de 10Km/h !!!
2- Ejemplo práctico
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
IX Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de TransporteAndorra la Vella, 2-4 de junio de 2009
Hola Coca-Cola
Detección de incidencias• Se buscan las incidencias anuales más significativas de las BBDD.
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
IX Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de TransporteAndorra la Vella, 2-4 de junio de 2009
2- Ejemplo práctico
1813,595,517,1179,17-1,3437015336,744,82- -217,338656,1,7249342921/10/2008 - 19:00150
13,5915,597,514,2187,17-0,473794123,2514,93- -178,76038,1,232122822/09/2008 - 07:00149
1111,0695,0617,385,17-0,88676789,904,9015,57- -67,679964,1,9883659622/08/2008 - 20:00148
27,8269716,1581,330,30323971864,3195,02- -211,1710065239664016/06/2008 - 17:00147
227,895,815,2687,67-0,176973147,220,1- -229,17119782,3838026831/05/2008-18:00146
16,813,795,715,575-0,2663791404,2985- -170114242,2777656816/05/2008-18:30145
810,395,35,7582,86-1,343701530,03- -58,339008,1,7951223509/12/2008 - 8:00136
0,975,0495,048,9894-1,51111939,480,03- -136,50653,30,1327613208/12/2008 - 8:00135
3,712,794,70,139500,08138,25262198,331760,0,35246,36175,617/11/2008 - 7:15121
69914,1660-0,6607265,450,62- - 254,25237,49,0240437207/03/2007-12:001
Dif decDif. CrecVel Crec
Tº aire (ºC)
H Relativa (%)Índice
Cantidad (l/m2)índice
Intensidad (mm/h)índice
Visib (m)
Dirección Viento (º)índice
Velocidad viento (m/s)
I (veh/h) Dec.
I (veh/h) Crec.FechaRef
DiferenciaRealPatrónLLUVIA 07/08
NÚMERO NEGATIVO Ó 0=EM1_Calatayud (p.k. 232,2 Alt. 537,ºN 61º)
Estudio de incidencias (I)
• Comparar incidencias atmosféricas vs variables macroscópicas:
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3- Estudio
LLUVIA CON RANGOS DE CANT. PRECIPITACIÓN
l /
Estudio de incidencias (II)
• Comparar incidencias atmosféricas vs índices:
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
IX Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de TransporteAndorra la Vella, 2-4 de junio de 2009
3- Estudio
Resultado de datos
• Tabla Resumen de indicadores atmosféricos vs variación velocidad
3- Estudio
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
IX Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de TransporteAndorra la Vella, 2-4 de junio de 2009
6/11 (200m)I=75 ( 5/11 Km/hTRAMO 3
12/11 (203m)I=75 15/9 Km/hTRAMO 2
7/6.5 (200m)I=75 6/9 Km/hTRAMO 1Visibilidad muy reducida(< 400 m)
5/7.8 (28.8 Km/h -187º)I=190 ( 7.5/9Km/hTRAMO 3
21/40.64 (28.8 Km/h - 215º)I=190 6 16/25Km/hTRAMO 2
7.9/9.36 (28.8Km/h - 242º)I=70 . 12/7Km/hTRAMO 1
Viento moderado(20-40 Km/h)
3.5/8.8 (18 Km/h)I=23500 ( 7/X Km/hTRAMO 3
XI=19500 ( 14/X Km/hTRAMO 2
12/7 (14.4 Km/h-340º)I=19500 . 7.5/X Km/hTRAMO 1
Viento flojo(<20 Km/h)
33/26.5 (4.75 l/m2)I=3 6 25/X Km/hTRAMO 3
15/35 (2.6 l/m2)I=3 5 75/X Km/hTRAMO 2
16/20 (10 l/m2)I=3 0 55/X Km/hTRAMO 1Nieve (Cantidad de precipitación)
10.5/11 (10 l/m2)I=4 / 11/12 Km/hTRAMO 3
16/11 (10 l/m2)I=4 1 18/12.5 Km/hTRAMO 2
17/13 (10 l/m2)I=4 3 7.9/14 Km/hTRAMO 1Lluvia (Cantidad de precipitación)
Reducción de velocidad (Km/h)Creciente./Decreci.(MEDIA)
Reducción de Velocidad (Km/h)Índice – d. Vel. Cre. / d. Vel. Dec.Incidencia Atmosférica
Resultado de datos
• Tabla Resumen de la accidentalidad
3- Estudio
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
IX Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de TransporteAndorra la Vella, 2-4 de junio de 2009
Año 2008 SolNieve Lluvia Niebla Viento
Tramo 1 82 1 1 4
Tramo 2 50 4 1 0
Tramo 3 113 4 0 3
Año 2007 SolNieve Lluvia Niebla Viento
Tramo 1 68 4 1 0
Tramo 2 60 7 1 0
Tramo 3 99 7 0 0
Año 2007% entre el total de accidentalidad y en condiciones meteorológicas adversas
Tramo 1 6.8
Tramo 2 11.76
Tramo 3 6.6
Año 2008% entre el total de accidentalidad y en condiciones meteorológicas adversas
Tramo 1 7.2
Tramo 2 9
Tramo 3 5.8
• Según los datos obtenidos el porcentaje de accidentalidad en condiciones meteorológicas adversas es significativo, por este motivo se ha de trabajar para reducirlo.
• Probabilidad de accidentalidad ante fenómenos meteorológicos adversos durante 2007 y 2008 frente a días de SOL.
4- Conclusiones
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
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Lluvia y nieve Niebla VientoTramo 1
11 1,4 3,4Tramo 2
1,8 0,9 NDTramo 3
3,4 ND 2
• Se ha de tener especial atención en condiciones meteorológicas adversas y avisar a los conductores que aminoren la velocidad.
Accidentalidad
4- Conclusiones
• LLUVIA: A medida que aumenta la cantidad de precipitación se ven los efectos de la disminución de velocidad, a partir de 4 l/m2 o índice superior a 1.5 la reducción de velocidad disminuye entre 10 y 12 Km/h dependiendo del sentido creciente o decreciente respectivamente.
• NIEVE: Con cantidades de precipitación sobre 2.5 l/m2 o índices alrededor de 3.6 la velocidad media del tráfico baja hasta entre 15 y 35 Km/h respecto la velocidad patrón v se ha de seguir recopilando información ya que la muestra es muy pequeña.
• NIEBLA: Claramente se aprecia que cuando la visibilidad es menor de 200m o índices superiores a 450, los vehículos empiezan a disminuir mucho la velocidad, hasta llegar a los 12 Km/h.
• VIENTO: Para velocidades de viento superiores a 5.5 m/s o a partir de un índice superior a 160 la velocidad de los vehículos empiezan a disminuir a velocidades entre 10 y 20 Km/h en sentido creciente y decreciente respectivamente.
• Estamos probando una aplicación basada en la tabla de índices.
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
IX Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de TransporteAndorra la Vella, 2-4 de junio de 2009
Incidencias atmosféricas
4- Conclusiones
• Es necesario seguir trabajando para comprender mejor el impacto de las condiciones meteorológicas adversas en la reducción de velocidad mediante los siguientes campos:
o Recogida de imágenes de las cámaras de TV.
o Encuestas para recogida de datos sobre los factores humanos en las decisiones de los conductores ante incidencias meteorológicas adversas.
• Para analizar los cambios que suponen las variables atmosféricas nos deberíamos preguntar:
¿La velocidad que adoptan los conductores ante incidencias climatológicas adversas es suficiente para no asumir riesgos?
Adolfo Mozota AzcutiaJavier Dalmau Fajardo
IX Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de TransporteAndorra la Vella, 2-4 de junio de 2009
Acciones de futuro
GRACIAS POR SU ATENCIÓN
www.cpsingenieros.net / [email protected]
Adolfo Mozota Azcutia&
Javier Dalmau Fajardo
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Andorra la Vella, 2-4 junio de 2009