Se encontraron 4 investigaciones
Las ciudades de nuestro país son amenazadas por distintos fenómenos asociados al cambio climático. Esta situación es crítica en las zonas de laderas de la periferia de las grandes ciudades debido al proceso de ocupación informal que genera grandes vulnerabilidades, inadecuadas condiciones de habitabilidad y pérdida de las oportunidades derivadas del uso eficiente del territorio. El objetivo del proyecto es elaborar una propuesta de ecosistema urbano mejorado en laderas típicas de dos ciudades del Perú como una estrategia de adaptación al cambio climático y gestión de riesgos de desastres. El ecosistema urbano mejorado en laderas denominado "LADERA" consiste en terrazas elaboradas con materiales con bajo impacto ambiental y una propuesta de uso de sostenible y seguro ante peligros naturales y antrópicos, viable desde el punto de vista legal y normativo. Se adoptará una metodología analítica y experimental con un enfoque participativo e interdisciplinario. Las actividades son las siguientes: 1)Uso de imágenes satelitales para el monitoreo, definición y caracterización de áreas de laderas prioritarias, 2)Diseño del prototipo "LADERA" que incorpora muros de piedra con junta seca construidos con técnica mejorada de acuerdo a resultados de estudios previos realizados por el equipo de investigación, el uso de cultivos nativos con bajo consumo de agua y consideraciones sobre intervenciones en espacios públicos, 3)Construcción de dos prototipos de LADERA en un entorno controlado, 4)Pruebas de carga y pruebas de suelos y agua, 5) Análisis crítico y comparativo de normativa y capacidades políticas para implementación y escalamiento de LADERA 6) Estimación del impacto del prototipo en las condiciones ambientales. Se coordinará con autoridades la realización de talleres y entrega de material del proyecto. El impacto esperado es el mejoramiento ambiental de la zona de laderas, la prevención de riesgos y la formalización de la construcción vernacular de piedra.
Participantes:
Instituciones participantes:
This research aims to develop a user-friendly, open-source tsunami evacuation tool that bridges the gap between academia and local government evacuation planners, enhancing coastal resilience. Traditional tsunami evacuation planning typically relies on static assessments of evacuation routes and shelter capacities without considering dynamic factors like traffic congestion, crowd behavior, and changing population movements during an evacuation. Such limitations hinder the effectiveness of evacuation strategies, especially in small or resource-constrained communities. The proposed solution integrates advanced tsunami evacuation modeling with open data sources, enabling planners to assess multiple evacuation scenarios, optimize strategies, and test various assumptions in a dynamic and interactive environment. Using open-source NetLogo software combined with Python, the tool will provide a simple interface for users to input open spatial data (e.g., road networks, population distribution) and simulate realistic evacuation processes. This participatory development approach involves direct communication with local government officials to tailor the tool to their needs, ensuring it is practical, applicable, and aligned with real-world evacuation challenges. The research will identify key challenges and data gaps in existing tsunami evacuation planning through interviews and collaborative workshops with evacuation planners in Japan, Peru, and other countries. The final tool will allow users to simulate pedestrian and vehicular evacuations, identify bottlenecks, and optimize routes, contributing to more effective and safer evacuation strategies. The project also emphasizes sustainability by creating a comprehensive documentation portal and feedback repository to ensure the tool remains relevant and adaptable post-project. By making this tool freely available, the research aims to empower local communities and governments to improve their disaster preparedness and response,
Participantes:
Instituciones participantes:
Durante la ocurrencia de previos desastres de origen natural, tales como tsunamis y desborde de ríos, se ha reportado congestiones vehiculares y peatonales que han reducido las chances de sobrevivir. Adicionalmente, se ha observado niveles de confusión durante actividades de evacuación cuando las zonas de evacuación llegan a su máxima capacidad. Con el objetivo de conseguir una evacuación eficiente, proponemos la implementación de un sistema inteligente que se basa en Reinforcement Learning (RL). RL es un rama de Inteligencia Artificial que se enfoca en la búsqueda de políticas de decisiones óptimas. El sistema se desarrollara en dos etapas. La primera etapa se enfoca en la implementación del programa que optimice las políticas de evacuación mediante modelo de multi-agentes. Es decir, agentes virtuales que interactúen en un entorno virtual. Esto permitirá planificar una evacuación eficiente en el cual se considera distintos aspectos de la complejidad del problema, tales como el numero de calles, la densidad de peatones, y la velocidad de movimiento de los peatones. La segunda etapa implica el desarrollo capacidades para conectar el sistema a dispositivos inteligentes (smartphones) que puedan sugerir rutas de evacuación en tiempo real a la población. El presente proyecto se basa en la implementación de la primera etapa.
Participantes:
Instituciones participantes:
La principal modalidad de crecimiento urbano en Perú, desde mediados del siglo pasado, es el crecimiento informal generado mediante invasiones de terrenos que pertenecen al estado y el sector privado. Es en las áreas urbanas informales, producidas por invasiones de terrenos, donde se manifiesta, con mayor énfasis, la triple informalidad (laboral, vivienda, y transporte). Con el objetivo de satisfacer necesidades básicas, las viviendas son construidas sin cumplir códigos de diseño y construcción, surgen opciones alternativas informales de transporte publico (mototaxis, colectivos, buses piratas), así como también ofertas en otros rubros del mercado laboral. Es por lo tanto importante inventariar las invasiones recientes de terrenos para tomar medidas que mitiguen el desarrollo de la informalidad, y optimizar políticas de atención a los sectores más necesitados (como por ejemplo las políticas de ayuda por la pandemia). El presente estudio propone el uso de imágenes satelitales de radar de la Agencia Espacial Europea y de la Agencia de Exploración Aeroespacial de Japón para realizar un inventario de todas las invasiones ocurridas en Lima Metropolitana desde el 2014. Se ha mostrado recientemente que las imágenes de radar pueden emplearse para identificar invasiones en Perú. Existe un total de 417 imágenes de radar tomadas en Lima Metropolitana desde el 2014, el cual nos brinda la oportunidad de cuantificar el crecimiento urbano informal con un nivel de resolución temporal sin precedentes. Es importante resaltar que el uso de imágenes de radar es una alternativa sostenible, pues no requiere de costosas visitas de campo y pueden obtenerse sin costo alguno. Los resultados permitirán geo-referenciar, cuantificar el área, e identificar la fecha de ocurrencia de las invasiones. Adicionalmente, se plantea integrar a actores locales, tales como municipios y comunidades, para implementar un sistema de monitoreo multiagentes en el cual se integra la participación de la ciudadania
Participantes:
Instituciones participantes: