3. Metodología

3. Metodología 3.1. Definición del área de estudio

La República del Ecuador está dividida en 24 provincias, las que a su vez están distribuidas en cuatro 4 regiones (Costa, Sierra, Oriente e Insular). Se crearon zonas de planificación que agrupan a diferentes provincias y cantones del país en el año 2008. Existen nueve 9 zonas de planificación actualmente.

El proyecto está ubicado en la provincia de Esmeraldas, al noroeste del país en la región Costa. La provincia de Esmeraldas está ubicada en la zona de planificación uno (1). La prefectura de Esmeraldas es el ente gestor de la política a nivel provincial y el GAD Municipal de Esmeraldas, el ente gestor de la capital de la provincia.

Provincia de Esmeraldas

La provincia de Esmeraldas se ubica en el extremo noroccidental de la costa ecuatoriana, limitando con el Departamento de Nariño (Colombia) al norte; al sur y este con la provincia de Manabí, Santo Domingo y Pichincha; el Océano Pacífico al oeste; y con Imbabura al noreste.

La provincia de Esmeraldas tiene 16.031 km2, equivalentes al 5,7% de la superficie total del país. La capital provincial es la cuidad de Esmeraldas donde se concentra el 35% de la población provincial y es el principal centro urbano de la provincia. (Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón Esmeraldas, 2012)Cantón Esmeraldas

El proyecto está ubicado en el cantón Esmeraldas, en la zona oeste de la provincia de Esmeraldas y alberga la cabecera provincial del mismo nombre (ver Figura 12: Mapa de Ubicación Político-Administrativa del proyecto a Nivel Cantonal).

El cantón Esmeraldas tiene una superficie de 1.351 km2, equivalentes al 8,4% de la superficie de toda la provincia. La cabecera cantonal es la ciudad de Esmeraldas. El cantón está dividido en cinco (5) parroquias urbanas: 5 de agosto, Bartolomé Ruiz, Esmeraldas, Luis Tello y Simón Plata; y ocho (8) parroquias rurales: Tabiazo, Tachina, Vuelta Larga, Camarones, Chinca Carlos Concha, Majua y San Mateo.

Figura 12 El área de estudio general está enfocada en la parroquia Esmeraldas del cantón Esmeraldas ubicado en la zona 1 según la fuente del Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial 2012-2022.(Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón Esmeraldas, 2012)

El área del presente estudio está ubicada la parroquia urbana ESMERALDAS, representa el 85.42% del territorio de la provincia de ESMERALDAS (aproximadamente 1.3 mil km2). La parroquia urbana Esmeraldas limita al oeste con la parroquia rural Tachina; al sur con la parroquia rural Vuelta Larga; al este con el cantón Atacames; y al norte con el Océano Pacífico. El GAD Parroquial de Esmeraldas es el ente gestor más importante de la política de la parroquia y del área del proyecto.

Población 189.5 mil hab. (15.46% respecto a la provincia de ESMERALDAS).

Urbana 81.3%

Rural 18.7%

Mujeres 51.4%

Hombres 48.6%

PEA 50.6% (40.0% de la PEA de la provincia de ESMERALDAS)

Fuente: INEC – Censo de Población y Vivienda 2010

La población del área de estudio por grupo de edad más numerosa se encuentra entre los 20 a 64 años con el 54.12%, le sigue en importancia la población de 10 a 14 años con el 14.12% y de 5 a 9 años cada grupo con el 9.41 %, el cuarto lugar le pertenece a la población ubicada entre el rango mayores de 65 años con el 8.24 %, luego se ubica el rango de 2 a 4 años con el 7.06%, de 15 a 19 años corresponde al 4.71% y la edad 1 año o menor concierne al 2.35%.( INEC- Censo de Población y Vivienda, 2010). Cabe recalcar que el área de estudio ha tenido un crecimiento urbano en la zona Sur desde 1880 hasta el 2011 como se ve en la Figura 13.

Figura 13 Crecimiento Urbano del área de estudio de la parroquia de Esmeraldas. Fuente:(Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón Esmeraldas, 2012) Conforme a la metodología aplicada mediante los modelos MOST y TUNAMI N2, se definió tres mallas de estudios A, B y C (ver Figura 14) para la generación de pronóstico de tsunamis las cuales definirían el área de estudio. Este dominio de integración se discretiza mediante un conjunto de grillas anidadas de diferente resolución espacial, siendo las más detalladas las del área de estudio. Las grillas representan regiones del área de ruptura en las que se va trasladando la solución de la simulación numérica (Goto, Ogawa, Shuto y Imamura, 1997), traslado que debe cumplir con resoluciones espaciales de celdas que se tripliquen cuando se pasa de una celda exterior a otra interior. Específicamente el área del presente estudio fue definida por la malla de precisión más pequeña C(ver Figura 15) que contiene los límites establecidos por el (Comité de Operaciones de Emergencia de Esmeraldas, 2010) se obtiene el área de estudio en el cantón de Esmeraldas que contiene las zonas establecidas los cuales conforman todo el cantón.

Figura 14 Mallas A, B, y C definición basado en la metodología de celdas ComMIT y TUNAMI N2

Figura 15 En el estudio el área está definida por las zonas cercanas a la ciudad de Esmeraldas tanto la zona urbana como rural la cual es la malla C

3.1.1. Descripción del área de estudio Componente Socioambiental

Los componentes socioambientales son elementos integrales de un sistema, que están interrelacionados, pero que pueden analizarse como unidad independiente, tanto por sus características propias como por su comportamiento o respuesta frente acciones a afectaciones externas. Los componentes físicos y climatológicoambiental fueron evaluados en el estudio de impacto ambiental actualizado del área de estudio. (WALSH ENVIRONMENTAL SCIENTISTS AND ENGINEERS, 2017)

Componente Físico

El área del proyecto está ubicada sobre una colina de lutitas sub-horizontales, arcillas y areniscas, cubiertas con un depósito de grava y guijarros. El movimiento causado por un evento sísmico puede causar efectos secundarios de deslizamientos, dependiendo de la saturación de los suelos. La zona con mayor riesgo de deslizamientos sísmicos está ubicada en el lado oeste del sitio del proyecto, que se inclina abruptamente hacia el río Esmeraldas. El sitio del proyecto y la ciudad de Esmeraldas se encuentran dentro de la Zona de Riesgo Sísmico VI

(amenaza sísmica muy alta – aceleración mayor a 0.5 g). (MINISTERIO DE DESARROLLO URBANO Y VIVIENDA, 2011)

Los tsunamis son generados por terremotos mayores, a una gran distancia del Ecuador y viajan a través del Pacifico y afectan la costa del Ecuador, en la Fosa Oceánica que se encuentra aproximadamente a 100 km de la costa de Esmeraldas. Desde 1906 a la fecha se han registrado seis (6) tsunamis de origen cercano en Ecuador, en su mayoría no muy destructivos, con excepción del sismo y tsunami de 1906 (altura de 5 m) que devastó el norte de la provincia de Esmeraldas cerca del área del proyecto, causando entre 1.000 y 1.500 muertos. (Contreras López, 2014)

El proyecto se ubica junto al río Esmeraldas, que es salobre, debido a la acción cotidiana de las mareas. No se tomaron muestras de agua subterránea de pozos, ya que no se encontraron pozos en el campo. Solamente hay 19 viviendas (2% del total) en la parroquia rural Tachina que utilizan agua de pozos. El recinto El Tigre (no está localizado cerca del proyecto y en un área alta y colinada) tiene un sistema descentralizado de agua potable y cuenta con un pozo comunitario, una estación de bombeo, una planta potabilizadora (tratamiento fisicoquímico y bacteriológico), un tanque reservorio y una red de distribución comunitaria. (Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón Esmeraldas, 2012)

Componente Climatológico y ambiental

El Ecuador está situado sobre la línea ecuatorial o ecuador geográfico y los mecanismos que rigen el clima y las precipitaciones se sujetan a las reglas de la circulación atmosférica propia de las regiones ecuatoriales. Es importante mencionar que la atmósfera está sometida a una circulación meridiana y zonal alrededor del globo terráqueo. El clima en la región litoral costa está influenciado por tres 3 factores que modifican el clima de manera estacional durante todo el año:

Océano Pacífico como generador de masas de aire húmedo que sumado a los efectos de las corrientes marinas (fría de Humboldt y cálida del Niño) son los mayores reguladores de los efectos estacionales del clima.

Circulación atmosférica continental con vientos alisios del SE.

Las estribaciones andinas que con su altura, relieve y orientación encauzan las masas de humedad.

La región litoral tiene una marcada estacionalidad con pronunciadas diferencias en las precipitaciones. La estación lluviosa (invierno) se presenta generalmente entre enero y mayo, produciéndose inundaciones durante largos períodos. La estación seca (verano) se presenta generalmente entre junio y diciembre. Hay un periodo entre septiembre y octubre con escases de lluvias (garúas). (WALSH ENVIRONMENTAL SCIENTISTS AND ENGINEERS, 2017)

3.1.2. Plan de Contingencia del Cantón Esmeraldas

En el año 2004 Instituto Oceanográfico y Antártico de la Armada del Ecuador (INOCAR) retoma una investigación sobre la amenaza tsunami en Esmeraldas, la cual venía desarrollándose hace varios años, recopilando antecedentes históricos, técnicos y otros estudios realizados por instituciones afines tales como la Dirección Nacional de Defensa Civil, actualmente Secretaría Nacional de Gestión de Riesgos. En el año 2010 se logró oficializar un plan de contingencia frente a tsunamis con el objetivo de establecer una guía de procedimientos coordinados que permitan la diseminación de alertas y manejo adecuado de crisis por tsunamis, asegurando una respuesta rápida y eficiente de las autoridades y la población de Esmeraldas. Esto gracias al trabajo coordinado del COE cantonal de Esmeraldas con acompañamiento técnico de INOCAR e Intermón Oxfam, esto en el marco del VI plan de acción DIPECHO para América de Sur. (Comité de Operaciones de Emergencia de Esmeraldas, 2010)

Rutas de evacuación

Las rutas de evacuación son las posibles vías para tomar hacia las zonas seguras, en algunas de ellas hay señales visuales para su identificación. Los habitantes de Esmeraldas deben identificar la ruta más corta y segura para llegar a las zonas de seguridad y rutas alternas en caso de que la ruta principal sea obstruida. Es necesario recalcar que cualquier ruta que conduzca a un lugar seguro puede ser usada siempre y cuando su estado lo permita. De acuerdo con la zonificación

establecida para Esmeraldas se han determinado las siguientes rutas de evacuación:

Zona 1: Parroquia Luis Tello

En general son rutas útiles todas las que permitan llegar al tercer piso. Ruta 1 (Las Palmas): Av. Kennedy – Guerra – Bastidas - Calle Checa. Ruta 2 (Industrial, comercial y operativo): desde la Y – Av. Jaime Roldós – coronel- Tácito Ortiz.

Zona 2: Parroquia Bartolomé Ruiz

En general son rutas útiles todas las que permitan llegar a la Catedral Cristo Rey. Rutas de evacuación: Calle Coronel – Calle Guayaquil – Calle Tácito Ortiz – Av. Jaime Roldós – Calle Homero López - Calle Alberto Perdomo – Calle Miguel Cortez. - Calle J. Estupiñán.

Zona 3: Parroquia Esmeraldas

En general son rutas útiles todas las que permitan llegar a la Catedral Cristo Rey. Rutas de evacuación: Calle Manuel Muriel – Calle Ramón Tello – Calle Juan Montalvo – Calle Rocafuerte – Calle 10 de agosto – Calle 9 de octubre – Calle Piedrahita – Av. Sucre.

Zona 4: Parroquia 5 de agosto

Rutas de evacuación: Ruta 1: Calle Mejía – Calle Salinas – Calle Delgadillo – Calle San José Obrero – Calle Imbabura – Calle Montúfar – Calle Estados Unidos Ruta 2 (sector sur): Callejón A – Bajada la Camera – Recinto Ferial.

Zona 5: Sector de Las Islas Rutas de evacuación:

Ruta 1: complejo de vías hacia el aeropuerto que conduce al puente “El Cabezón”. Ruta 2: complejo de vías hacia el aeropuerto que conduce directamente a Tachina. Ruta 3: calle 18 ruta que conduce por puente peatonal hacia el área de la Iglesia San José Obrero (esta vía debe ser sometida a reparación y mantenimiento permanente).

Zona 6: Parroquia Tachina

Rutas de evacuación: Calle 29 de junio – 25 de diciembre – 24 de mayo. Para el Barrio o sector 21 de noviembre, se establece la ruta: Calle 9 de octubre - Calle 5 de agosto – Calle 30 de agosto – Calle Abdón Calderón – Calle 12 de octubre –Carretera Tachina – Rio Verde. Para el Sector Las Piedras en la parroquia Tachina, se ha determinado como zona de seguridad el Complejo Turístico Pacific Stone, infraestructura ubicada en la carretera Tachina - Rio Verde

3.2. Flujograma metodológico

La metodología utilizada en este estudio se puede estructurar de la manera presentada en la Figura 16.

Seleccion del area de estudio adecuada para la generacion del escenario y area de inundacion. Generacion de mapas de inundacion

Integracion del area de inundacion obtenida con las vias de interseccion en en OpenstreetMap.

Creacion de las mallas de referencia: Malla A, B y C segun metodologia ComMIT

Exportacion de resultados del modelo en tiempo y espacio para tratamiento en Arcgis Pro.

Seleccion de escenario a evaluar ingresando los parametros de magnitud y configuraciones solicitadas por el ComMIT Configuracion del modelo TUNAMI N2 con los parametros evaluados en ComMIT

Figura 16 Flujograma metodológico

Ejecucion de rutas de evacuacion usando la herramienta OpenStreetRoutingMachine

3.3. Metodología

3.3.1. Requerimientos, herramientas y software

Siguiendo el estudio: “Pronóstico de Tsunamis para las Islas Galápagos” (Rentería, 2013) como guía para la generación de pronóstico y haciendo uso de la herramienta propuesta ComMIT/MOST se revisó el método de configuración de parámetros para condiciones locales y se verificó la escalabilidad hacia una ciudad dentro del continente ecuatoriano.

El escenario de riesgo fue definido a través de análisis histórico y matemático, lo cual permite reconstruir el posible comportamiento de un Tsunami (Tsunami hipotético). El escenario de riesgo usado en Esmeraldas como referencia es el de un Tsunami generado bajo las siguientes condiciones:

• Uno estudio realizado por INOCAR (Arreaga Vargas, 2012) definieron la “zona de inundación hipotética”, que estima el comportamiento de un tsunami si este llegara a ocurrir y con ello permite dimensionar los daños que puede ocasionar en la población de Esmeraldas. • Un sismo de magnitud 8.8 (similar a los ocurridos en 1906 en Esmeraldas y febrero de 2010 en Chile). • Ocurrencia del evento durante Marea alta, este parámetro es asumido por los modelos. (Comité de Operaciones de Emergencia de Esmeraldas, 2010)

El modelo TUNAMI N2 es un conjunto de comandos y procedimientos escritos en lenguaje Fortran, y sus requerimientos son: las mallas de referencia creadas y evaluadas según el escenario propuesto en el software ComMIT/MOST para generar el área de inundación, adicionalmente los parámetros de la falla o características del sismo.

Parámetros del modelo ComMIT/MOST Valor del parámetro

Amplitud mínima de la onda marina de entrada (m) Profundidad mínima de la costa (m) 0.0010

10

Profundidad de inundación en tierra seca (m) 0.1

Coeficiente de fricción (n2) 0.0009 Intervalo de tiempo(seg) 1.2 Número total de intervalos de tiempo en ejecución 21500

Tabla 1 Parámetros de configuración del modelo ComMIT/MOST

Parámetros del modelo TUNAMI N2 Descripción del parámetro

Batimetría del área de estudio

En un archivo XYZ o formato ASCII Numero de columnas 847 numero de filas 571 esquina x -81.090583 esquina y -2.253491 tamaño de celda 0.00027777777800001

NODATA_VALUE -9999

Tabla 2 Parámetros de configuración del modelo TUNAMI N2

La máquina de ruteo OpenStreetRoutingMachine como requerimientos necesita los arcos que se verán afectados por el área de inundación como método de entrada a la máquina. Estos arcos son procesados con Sistemas de información Geográfica

a partir de la intersección del área de inundación con todos los arcos de las calles contenidas en la información de OpenStreetMap en el área de estudio seleccionada.

3.3.2. Creación de las mallas de referencia: Malla A, B y C según metodología ComMIT

Como segundo paso de la metodología se usó la herramienta de modelo ComMIT/MOST con la siguiente configuración (Fig. 17) que permitió la selección del área de malla A, B y C esta selección se la realizó con el método aplicado de (Titov et al., 2011) mediante una secuencia de ventanas de dialogo definiendo las mallas como podemos ver en las figuras de 15-18)

Figura 17 Ingreso del nombre de modelo o simulación para el escenario de Mw=8.8

Figura 18 Selección del área correspondiente a la malla A con mayor cobertura del mar ecuatoriano y contenedor de las mallas B y C.

Figura 19 Selección del área correspondiente a la malla B con cobertura mediana del perfil costero ecuatoriano y contenedor de la malla C.

Figura 20 Selección del área correspondiente a la malla C con cobertura del área de estudio cercano a la ciudad de Esmeraldas.

Figura 21 Confirmación de la creación de las mallas de trabajo para el modelo ComMIT. Esto descargó los datos correspondientes a las áreas seleccionadas

3.3.3. Selección de escenario a evaluar ingresando los parámetros de magnitud y configuraciones solicitadas por el ComMIT.

El paso metodológico 3 presenta la selección del escenario a evaluar el mismo que necesita el ingreso de los siguientes parámetros (Fig. 22). Se usan valores por defecto solo se realizaría cambios en el caso de que haya incidencia de algún

parámetro oceánico como amplitudes de onda en lugares geográficos específicos. Estos parámetros fueron consultados y establecidos según el estudio realizado por (Arreaga Vargas, 2012).

Figura 22 Parámetros del modelo asociados al plano de falla y a la extensión de la placa en movimiento definidos en estudios anteriores

Amplitud mínima de onda offshore de entrada (m): se ignoran los valores más pequeños de amplitudes de entrada. La entrada a través de la cuadrícula comienza solo cuando las amplitudes absolutas exceden este umbral. Esto suele ser un número pequeño muy por encima de la máquina cero (0.001 es el valor típico)

Profundidad mínima en alta mar (m): especifica la profundidad de la cuadrícula A y B donde se realizarán las condiciones de límite de reflexión. Los valores típicos son de 5 a 10 m. Profundidad de inundación en tierra seca (m): especifica la profundidad mínima de la columna de agua en la que el modelo realiza los cálculos. Si el nivel del agua es inferior a este valor, la celda se considera seca y no se realiza ningún cálculo. Esto establece efectivamente un umbral de condición límite móvil. Los valores típicos son 0.1- 0.3 m.

Coeficiente de fricción (n ** 2): especifica el coeficiente de fricción de Manning (n2)

Permitir la ejecución de la cuadrícula A y la cuadrícula B: si está marcada, el cálculo de la ejecución se realiza para la cuadrícula A y B (con el parámetro de tierra seca especificado en Profundidad mínima en alta mar). De lo contrario, el límite reflectante fijo se establece a la misma profundidad. El valor predeterminado es "marcado".

Max eta antes de la explosión (m): el cálculo finaliza si la amplitud calculada supera este valor. Se recomiendan 30-100m.

Paso de tiempo (seg.): Especifica el paso de tiempo para el cálculo de la cuadrícula C. La cuadrícula C se calcula cada paso de tiempo.

Número total de pasos de tiempo en ejecución: número de pasos de tiempo Pasos de tiempo entre los cálculos de la cuadrícula A: la dinámica de onda de la cuadrícula A se puede calcular con menos frecuencia que la cuadrícula C. Dado que la cuadrícula A es más gruesa que C, la condición de CFL puede ser menos exigente y se puede usar un paso de tiempo mayor para cálculos estables. El número de pasos omitidos multiplicado por el paso de tiempo define el paso de tiempo efectivo para A-grid.

Pasos de tiempo entre los cálculos de la cuadrícula B: igual que el anterior para la cuadrícula B

Pasos de tiempo entre pasos de salida: especifica la frecuencia de amplitud y el campo de velocidad

Pasos de tiempo antes de guardar el primer paso de salida: la salida se puede guardar desde el paso de tiempo especificado para evitar guardar pasos de tiempo con amplitudes cero

Guardar salida cada enésimo punto de cuadrícula: especifica el tamaño de los archivos guardados submuestreando los campos de salida. El parámetro es el mismo para todas las cuadrículas.

Las celdas que aparecieron luego de la generación de las mallas y que cubren las costas es la información que se obtuvo de los servidores globales de ComMIT y que al seleccionarlas ayudaron afinar el modelo gracias a su contenido sísmico y batimétrico dentro de todas las mallas aplicadas. (Titov et al., 2011) . En la configuración de las celdas, se seleccionaron 10 celdas que cubran la zona costera central y superior del país. Agregando un parámetro 10% a cada celda (Ver Figura 23)

Figura 23 Definición del porcentaje del valor de magnitud para cada malla definida por el programa.

3.3.4. Configuración del modelo TUNAMI N2 con los parámetros evaluados en ComMIT

Para estimar el impacto del tsunami a lo largo de la costa continental de Ecuador en base al escenario de simulación propuesto para desarrollar el peligro de inundación de tsunami utilizando la altura máxima de inundación simulada en este escenario se realizaron los siguientes pasos en el software.

Para modelar el proceso de generación, propagación e inundación de tsunami se utilizó una metodología de simulación numérica basada en el modelo no lineal denominado TSUNAMI-N2, creado por la Universidad de Tohoku (Japón) como parte del proyecto TIME (Tsunami Inundation Modeling Exchange). TSUNAMI-N2 (escrito en FORTRAN 77) consta de las ecuaciones de movimiento no lineales para aguas someras, integradas verticalmente y la ecuación de continuidad, sin el término de efecto Coriolis. Además, incluye un algoritmo de fricción de fondo construido al interior del modelo. La ecuación de continuidad y las ecuaciones de movimiento se discretizan en un esquema a diferencias finitas centrales denominado “salto de rana”. El dominio de integración se discretizó mediante un conjunto de grillas anidadas de diferente resolución espacial, siendo las más detalladas las del área de estudio. Las grillas representan regiones del área de ruptura en las que se va trasladando la solución de la simulación numérica (Goto et al., 1997)traslado que debe cumplir con resoluciones espaciales de celdas que se tripliquen cuando se pasa de una celda exterior a otra interior. De este modo, se trabajó con las grillas A B y C definidas en el ComMIT.

Este es un modelo de ruptura sísmica, que requiere conocer los parámetros de rigidez del material en la falla, área de ruptura y dislocación de la falla. La propagación del tsunami se simula utilizando el método de (Goto y Ogawa, 1992) que consiste en la integración numérica de las ecuaciones de aguas someras utilizando el método de diferencias finitas. La inundación de las zonas costeras se determinó empleando la condición de frontera móvil propuesta por (Iwasaki y Mano, 1979). Los procedimientos de solución numérica permiten determinar: la deformación del terreno; las alturas de onda de tsunami en la costa; sus tiempos de arribo según resolución temporal; obtención de vectores de velocidad de corriente y la generación de mareo gramas sintéticos (simulados) en puntos específicos de la costa. (Lagos y Gutiérrez, 2005)

Dominio de computación: • Número de regiones y áreas objetivo (Ver Figura 24) • El tamaño de la cuadrícula temporal para regiones (Ver Figura 25)

Figura 24 Áreas de objetivo referente a Esmeraldas.

Figura 25 El formato para el modelo definiendo el tamaño de la cuadricula.

Los parámetros de falla definidos anteriormente se corrieron con el comando del programa TUNAMI N2 siguiente:

-79.41071 -0.54286 5 150000 39000 10 6.5 90 4000

En la Figura 25, se presenta el archivo que permite definir el área donde se calculara la inundación mediante los parámetros indicados en el comando. Este archivo se copia en el directorio principal del programa TUNAMI N2.

La generación del modelo nos presentó un escenario del siguiente tipo y una imagen en este caso de 10 minutos luego del evento. (ver figura 26)

Figura 26 Resultado del modelo TUNAMI N2 para la propagación en el tiempo de 0 a 10 minutos luego del evento.

Cabe mencionar que entre los resultados el área de inundación se encuentra en un archivo de texto el mismo que funciona como archivo de tipo ASCII o XYZ interpretable por un sistema de información geográfica con el objetivo consiguiente de hacer el mapa de inundación y obtener el área respectiva.

3.3.5. Exportación de resultados del modelo en tiempo y espacio para el tratamiento en ArcGIS Pro

Los resultados obtenidos de los modelos como el TUNAMI N2, fueron archivos de texto que al procesarlos se obtuvo un área. El polígono en cualquier formato vectorial como es el KML es factible la importación en ArcGIS Pro (ver figura 27)

Figura 27 Módulo de importación de un archivo KML de Google Earth a ArcGIS Pro.

3.3.6. Generación de Mapas de áreas de inundación

Entre los archivos obtenidos de los modelos como el TUNAMI N2, corresponden al área de inundación, se procedió a realizar la conversión de archivos de tipo ASCII a ráster generando estas áreas de inundación.

3.3.7. Integración del área de inundación obtenida con mapa vial de OpenstreetMap

Dentro de la metodología se descargó datos abiertos de OpenStreetMap y se visualizaron mediante un software GIS con el objetivo de alimentar la máquina de ruteo con el callejero de la ciudad de Esmeraldas y su área de estudio.

En el portal de OpenStreetMap se realizó el zum en el mapa para seleccionar el área de estudio y exportamos como se indica en la (Figura 28), dentro del menú superior de la izquierda.

Figura 28 Clic en el botón Exportar y comienza la descarga del archivo map.osm.

Dentro de la fase de integración se usó archivos de extensión osm que permitió el manejo una cantidad alta de información espacial basada en las calles de la ciudad de Esmeraldas con la ayuda del Sistema de información geográfica de escritorio QGIS importando los datos, y seleccionando las rutas de la extensión del área de estudio como se puede ver en la figura 29.

Figura 29 Vías de Esmeraldas obtenidos de OpenStreetMap.

Cabe recalcar que la metodología necesito especificar el área de inundación basada en la intercepción de estas calles con el área obtenida del modelo TUNAMI N2, con esto se obtuvo integración de los datos de las vías necesarios para la máquina de ruteo, obteniendo las calles siguientes (ver Figura 30).

Figura 30 Vías de Esmeraldas que se interceptan con el área de inundación, imagen generada de la máquina de ruteo y las vías afectadas.

El último paso para la integración con la maquina OSRM fue necesario que estos nodos o calles sean exportados en formato CSV con los identificadores de cada calle como lo indica su tabla de atributos (Ver figura 31 y 32):

Figura 31 Tabla de Atributos de las vías que interceptan con el área de inundación.

Figura 32 Archivo exportado en CSV para uso de la máquina de ruteo OpenStreetRoutingMachine

3.3.8. Ejecución de rutas de evacuación usando la herramienta OpenStreetRoutingMachine

La evaluación por algoritmos hace que la ingeniería se torne más al lado computacional y el geográfico, el OpenstreetRoutingMachine es una herramienta actual que OSM ha liberado y le dan mucho mantenimiento en su sitio de código fuente. (Dornhofer, Bischof y Krainz, 2014)

La aplicación del método Open Street Routing Machine (OSRM) y su motor de ruteo tiene 2 modos: tipo peatón y en auto estos modos fueron definidos en la instalación y configuración. Cabe recalcar que en este trabajo se usó la metodología en modo a pie basado en un estudio que determina los tiempos que le toma a un hombre mayor de edad comparados con un niño y un hombre adulto esta metodología esto permitió definir la velocidad en metros sobre segundos la misma que el OSRM usa para los resultados de los tiempos y la ruta consultada (Luxen y Vetter, 2011).

La máquina de ruteo OSRM permitió obtener las rutas optimizadas según la configuración anterior, además de su característica de agregar el área de inundación mediante la personalización del parámetro de tráfico, con esta aplicación terminamos definiendo que las calles que interceptan con esta área de inundación tienen un tráfico al 100% esto verificó que las rutas creadas por OSRM no usaran las calles inundadas por la simulación de tsunami obteniendo las rutas optimizadas.

4. Resultados y Discusión 4.1. Resultados

4.1.1. Parámetros necesarios para el modelo numérico ComMIT/MOST y su aplicación a la ciudad de Esmeraldas.

La aplicación de la metodología ComMIT/MOST, para el análisis de probabilidad de ocurrencia de tsunamis en la ciudad de Esmeraldas, establecida con los parámetros presentados en la tabla 3, fueron obtenidos por defecto como la marea alta o sicigia en su modo de mayores afectaciones. Estos parámetros fueron consultados y establecidos según el estudio realizado por (Arreaga Vargas, 2012).

Parámetros Valor del parámetro

Amplitud mínima de la onda marina de entrada (m) 0.0010 Profundidad mínima de la costa (m) 10 Profundidad de inundación en tierra seca (m) 0.1 Coeficiente de fricción (n2) 0.0009

Intervalo de tiempo(seg) 1.2 Número total de intervalos de tiempo en ejecución 21500

Tabla 3 Parámetros de configuración del modelo ComMIT/MOST

De los resultados obtenidos dentro de esta ejecución, observamos que el modelo ComMIT/MOST obtuvo como parámetro principal la batimetría, la misma que fue obtenida de una fuente global que provee la NOAA (Titov y González, 1997), cabe mencionar que el programa no ejecuta la configuración de la batimetría local, ya que es un recurso de rápido acceso y computo usado en centro de alerta para

emisión de boletines agiles. Este primer resultado es la visualización de la batimetría global.

Figura 33 Resultados batimetría global en la grilla A del programa ComMIT/MOST

Entre otros resultados del modelo ComMIT/MOST, se tiene la visualización de las mallas de cómputo usadas para la gestión del área de mayor afectación. Las mallas A, B y C respectivamente anidadas presentan la misma información de batimetría y los parámetros de la configuración del modelo.

N

Figura 34 Resultados de batimetría global en la grilla B del programa ComMIT/MOST

Cabe recalcar que el programa de generación de escenarios para tsunami solo permitió exportar mapas en el formato que presentan las figuras 34, 35 y 36 sin tener los elementos cartográficos generales, su objetivo fue solo de visualización

en los espacios de cómputo, teniendo mayor importancia la revisión del área de inundación en la malla C o el área de estudio de la ciudad de Esmeraldas.

N

Figura 35 Resultados de batimetría global en la grilla C del programa ComMIT/MOST

Finalmente, los resultados del modelo ComMIT/MOST para el área de estudio fue el escenario para la ocurrencia de evento de magnitud 8.8mw en la escala de Richter, por la mayor área de inundación este evento se encuentra en los parámetros presentados dentro de la tabla 3 y que resolvieron el escenario de mayor afectación presentados en el estudio de (Arreaga Vargas, 2012) (ver Figura 37).

N

Figura 36 Resultados de máxima inundación en la grilla C del programa ComMIT/MOST

4.1.2. Mapa del área de mayor afectación por inundación de tsunami obtenida del modelo TUNAMI N2 en la ciudad de Esmeraldas

Los resultados anteriores realizados con el modelo ComMIT/MOST permitieron ingresar los parámetros de las fallas geológicas y los valores asociados con el sismo histórico de 8.8mw de 1906 en Esmeraldas que fue el más cercano a los valores de la simulación y que tiene la mayor afectación por inundación a una resolución grande.

La ejecución del modelo de propagación de ola por Tsunami TUNAMI N2 con la misma información del modelo anterior y los parámetros evaluados del sismo histórico, arrojaron una resolución del área de inundación más pequeña y suavizada en formato de imagen ráster, estos resultados fueron post-procesados usando una herramienta del sistema de información geográfico y sus funciones de conversión de ráster a vectorial. (ver Figura 38).

N

Figura 37 Área de inundación en formato ráster generado con el modelo TUNAMI N2.

Cabe agregar que el modelo TUNAMI N2 de propagación de ola por tsunami, trabajo tanto en la parte oceánica como la costera y topografía de la playa, la misma que permitió construir el área de inundación en formatos básicos geográficos.

Como resultado a la pregunta sobre la investigación concerniente al área de mayor afectación por inundación de tsunamis en el área cercana a la ciudad de Esmeraldas (Ecuador), se obtuvo el siguiente mapa usando el modelo numérico de pronósticos de propagación TUNAMI N2 (ver Figura 38).

Nota: La extensión del área modelada fue construida acorde a la superficie y batimetría disponible del área estudio. Figura 38 Área de inundación obtenido del modelo TUNAMI N2.

4.1.1. Rutas de evacuación hacia zonas seguras con mayor afectación en la ciudad de Esmeraldas

Los resultados para las rutas de evacuaciones fueron evaluados bajo la implementación de la máquina de ruteo OSRM obteniendo las rutas óptimas.

En la producción de resultados de las rutas de evacuación los mismos que son visualizados mediante un mapa interactivo en la web, se tienen las características de un mapa dinámico en la web y las funcionalidades del OSRM estas permitieron incluso agregar paradas disyuntivamente de generar la distancia y el tiempo que se tomaría, así como las debidas indicaciones en cada calle. A continuación, se presentan 2 ejemplos de rutas de evacuación desde un punto A de color verde el mismo que se encuentra dentro del área de inundación hacia el punto B de color rojo que indica un posible punto de evacuación.

Rutas en diferentes medios de transportes

El OSRM se ejecutó en los 2 modos una vez configurado, en modo auto (Ver Figura 94) y en modo peatón (Ver Figura 40) que son las siguientes imágenes con las restricciones del tráfico por el área de inundación.

Figura 39 RUTA OSRM a CARRO entre 2 puntos

Figura 40 RUTA OSRM a PIE entre 2 puntos

Dentro de los resultados es factible indicar que las rutas de evacuación son dinámicas es decir que se generan a partir de 2 puntos uno dentro del área donde se desea evaluar y el lugar seguro de evacuación el mismo que se explicara en los análisis de resultados su funcionamiento.

Figura 41 Área de inundación e intersección de arcos o calles de OpenStreetMap

Finalmente es válido indicar que parte de los resultados y requisitos que se necesitaron fueron datos de acceso libre de OpenStreetMap como las calles, estas permitieron restringir y seleccionar el acceso a las vías que interceptan con el área de inundación implementando en la máquina de ruteo la derogación de estas calles como método de ruta de evacuación. (Ver Figura 41)

4.2. Análisis de Resultados

4.2.1. Resultados del modelo numérico ComMIT/MOST y su aplicación al área de estudio en la ciudad de Esmeraldas.

El inicio del experimento comienza con la identificación del escenario de mayor afectación y el mismo que soportaría el ingreso de parámetros al siguiente modelo de alta resolución para la obtención de las rutas de evacuación dinámicas en el presente estudio y que fueron revisadas con estudios como el de (Rivera, Arozarena Llopis, Chacón-Barrantes y Barrantes, 2016).

El uso del modelo ComMIT/MOST permitió obtener resultados de 3 mapas muy importantes para su funcionamiento y procesamiento a diferentes escalas de visualización según las 3 mallas de cómputo que dispone en su metodología dada por (Titov et al., 2011). Es importante identificar que estas figuras nos dan información solo de batimetría en las cuales se realizaron los cálculos del modelo y llegar a obtener los resultados en la malla C que contiene el área de estudio. Aunque este procedimiento es muy secuencial se debió conocer muchos parámetros físicos y sismología del área obtenidos de los estudios de (Arreaga Vargas, 2012) y (Manchuel et al., 2009). El único objetivo de este modelo de baja resolución fue realizar las pruebas de diferentes escenarios cambiando los parámetros de la falla geológica a evaluar y seleccionar el escenario de mayor afectación con la inundación.

Cabe mencionar que la información usada para responder esta pregunta de investigación conlleva a usar datos globales por lo que ayudaría a seleccionar el escenario de forma más rápida ofreciendo el costo de la resolución o calidad en la imagen basándose en estudios como el de (Rentería, 2013) que indican como primera respuesta el uso del modelo ComMIT/MOST en verificación escenarios posibles y de mayor afectación. Es importante destacar que el modelo toma un tiempo entre 10 a 20 min en ejecutarse debido a la descarga de datos batimétricos y topográficos globales adicional al cálculo realizada en cada malla que se podría identificar como una pequeña desventaja si el computador donde se ejecuta es de bajos recursos informáticos.

Para esta fase el mapa de inundación a resolución 1:50000 como vemos en el resultado de la figura 40 permitió ver de forma general como el evento puede ser devastador y la amplitud del área dentro del mapa genérico que presenta el modelo ComMIT/MOST, la información presentada en la tabla 3 fue exitosamente comparada con los estudios realizados en estimación de parámetros de ruptura en Esmeraldas como los de (Sanclemente, 2010) y (Arreaga Vargas, 2012) estos valores son muy parecidos al obtenido con el modelo confirmando el uso de estos parámetros como el de mayor afectación y seleccionado para aplicar con el siguiente modelo TUNAMI N2 y conseguir una mayor resolución de esta área. Para terminar esta fase es muy importante recomendar que la comparación con estudios realizados fue un objetivo clave para llegar a validar el uso de los parámetros adecuados al modelo de alta resolución.

4.2.2. Resultados del modelo TUNAMI N2 y su aplicación al área de estudio en la ciudad de Esmeraldas.

Dentro del procedimiento del estudio mediante la metodología se utilizó el modelo de alta resolución para la propagación de Tsunami llamado TUNAMI N2 desarrollado en Japón por (Yusuke Oishi et al., 2015) este modelo es distribuido en todos los centro alerta de tsunami del mundo que solicitan mediante el sitio del instituto IRIDeS - International Research Institute of Disaster Science de la Universidad de Tohoku. Es importante recalcar que revisión del estado del arte sobre este modelo permitió identificar que el uso de esta metodología demanda mucha capacidad computacional el manual indica que no es recomendado usarlo en computadoras portátiles por el tiempo de calculo que conlleva cada simulación. Adicionalmente, se necesitó información de celdas pequeñas en información batimétrica y topográfica para este procedimiento se solicita al instituto encargado de la parte oceanográfica en el país para obtención de los datos de alta resolución que necesita el modelo para su respectiva ejecución. En el contexto del experimento realizado, se procedió a usar los parámetros evaluados con la herramienta ComMIT/MOST y que presentamos en la Tabla 3, adicionalmente el modelo solicitaba información más fina o de alta resolución para

la batimetría y topográfica. Uno de los procesos más rigurosos y que tomo bastante tiempo fue la depuración de la batimetría y topografía ya que el mencionado modelo tiene como requisitos una malla de cálculo con celdas del mismo tamaño o distancia espacial, obligando a realizar operaciones de interpolación de alta precisión para estimar la obtención de puntos a una misma resolución o igual distancia entre los puntos de batimetría y topografía. Este procedimiento complica el uso del modelo en el caso de no tener la información necesaria para ejecutar el modelo además de las características del sismo a evaluar. Por lo tanto es altamente recomendable que la información puede tener un tipo de validación en campo de ciertos puntos para afinar las celdas antes de ingresarlas al modelo, esta recomendación es usada en algunos estudios como el de (Arreaga Vargas, 2012) manteniendo el contacto con la autora del estudio se accedió a los datos más actuales del área de estudio e ingresarlos al modelo.

Dentro del proceso del cálculo numérico interno del modelo, se identificó la necesidad de un alto uso de comandos en sistemas GNU/Linux ya que el modelo corre bajo CentOS 6.5 y usa el lenguaje de programación FORTRAN como scripts de cálculos matemáticos ante estos requerimientos se recomienda tener conocimientos de esta área computacional y obtener los resultados planteados. Según la guía presentada en el manual del TUNAMI N2 y ejemplos del articulo (Yusuke Oishi et al., 2015) se ingresó los parámetros y elaboro los componentes necesario para correr el modelo y obtener un archivo de texto con los resultados del área de inundación.

Estos resultados del área de inundación que presentaron una diferencia de cobertura en algunas calles dentro la ciudad y se confirmó que son más amplias al compararla con el plan de contingencia. Este resultado usando el modelo TUNAMI N2 nos lleva a visualizar la diferencia entre las metodologías y parámetros adicionales como el periodo de sicigia siendo el tiempo en el que se encuentra en el punto más alto de la marea y en periodo de aguaje es decir la mayor afectación posible.

Es factible mencionar que el TUNAMI N2 presento mayor resolución que la obtenida en el modelo ComMIT/MOST, mediante la característica de introducir la batimetría y topografía local de la ciudad de Esmeraldas mejorando la calidad del área de inundación comparada con el actual plan de contingencia que rige desde el 2010, tal capacidad no la tienen otros modelos de propagación como ComMIT/MOST. Entre otras características importantes a notar en la generación del área de inundación y de mayor afectación es la configuración en el modelo indicando el estado de sicigia o que el escenario se encuentra en el máximo periodo de marea alta esto amplia aún más el área al momento de realizar el cálculo del modelo.

Finalmente, el uso del modelo TUNAMI N2 fue exitoso tomando en cuenta el riguroso procedimiento de depuración de datos antes del debido uso ya que la precisión en esta información es primordial para obtener los resultados planteados.

4.2.3. Mapa de área y Rutas de evacuación en el plan de contingencia de TUNAMI N2, OSRM

El presente estudio tiene como objetivos y preguntas de investigación más importantes y experimentales sobre la creación de rutas óptimas para la evacuación en un evento de tsunami en la ciudad de Esmeraldas. El siguiente análisis de los resultados para la fase final de construcción de rutas de evacuación fue uno de los más procedimentales ya que el uso de una plataforma de acceso libre como es OpenStreetRoutingMachine necesito cierta configuración similar técnicamente como el modelo TUNAMI N2.

Resumiendo la cadena de proceso realizada en la metodología, mediante el modelo ComMIT/MOST fue posible elegir el escenario de 8.8mw por la cantidad de inundación, y con el modelo de propagación de alta resolución TUNAMI N2 resulto tener una mejor resolución e información del área de inundación, esta área es necesaria para el motor de rutas y experimentar con él para simular un nulo acceso o interacción en el área de inundación ya que el objetivo de la optimización de las rutas está en la integración mediante el componente de tráfico simulando un alto tráfico en las vías que se interceptan con la inundación. La nula capacidad de usar

las calles que interceptan con el área de inundación hace que la creación de rutas dinámica con OSRM sea óptimas en un evento con parámetros definidos y el beneficio de probar diferentes escenarios.

Para la respuesta a esta pregunta de investigación sobre las rutas de evacuación, se realizó la simulación en modo peatón el mismo que permite a las personas saber cuánto tiempo les tomaría y la vía de evacuación tomando en cuenta las vías disponibles hacia una zona segura. Es importante mencionar que la comparación de los resultados de las rutas de evacuación serán diferentes al plan de contingencia ya que es posible agregar parámetros como tráfico en OSRM con el fin de que la optimización se cumpla a nivel del área de inundación adicional permite agregar incluso tráficos para otras calles que no están en el área de análisis y así simular horas de alto tráfico en vías principales accediendo a un escenario más real.

El uso de la herramienta OSRM y su modificación usando la característica de tráfico como una evasión de las vías disponibles hizo que el estudio tenga la factibilidad y dinamicidad en la construcción de vías de evacuación. La capacidad de esta plataforma y herramienta permite señalar 2 puntos de referencias y se construya una vía posible entre las ubicaciones y de menor tiempo como cualquier motor de ruteo, sin embargo, la restricción de las vías inundadas por la simulación del modelo de propagación hace que incremente la efectividad y eficiencia en el tiempo de evacuación hacia zonas seguras

Es importante mencionar que la herramienta OSRM es de acceso libre y durante la instalación y configuración se tuvieron problemas estos fueron solucionados por el sitio oficial de foro y la comunidad de desarrolladores de OpenStreetMap, la simulación que se realiza puede incluso realizarse sin consumo de internet dentro de un computador portátil, esto convierte el estudio en escalable para diferentes ciudades cumpliendo los requisitos como el área de inundación y las fases anteriores mencionadas.

Finalmente, se puede indicar que mediante una máquina de ruteo como OSRM configurada con las vías accesibles y restricciones del área de inundación, es factible construir rutas de evacuación óptimas de un lugar a otro siendo el último punto a una zona segura.

5. Conclusiones 5.1. Breve resumen de los resultados

Debido a los históricos eventos sucedidos en la provincia de Esmeraldas y en la ciudad Esmeraldas se definió el área de estudio planteando la comparación con el actual plan de contingencia que tiene una antigüedad de 10 años desde su creación. Las pruebas experimentales que se realizaron en el área de estudio con el modelo ComMIT/MOST para obtener el escenario de mayor afectación, permitió seleccionar los parámetros necesarios y más parecidos al sismo de 8.8mw en Esmeraldas haciendo valido los valores a usar en el modelo de alta resolución, agregando que esta simulación tiene en cuenta el estado del mar en sicigia.

En el caso de la zona de estudio, una de las características es que los lugares más turísticos y cerca de las playas más usadas son las que tendrían mayor impacto con el área de inundación, ya que la población se concentra en esta área por la alta actividad económica dependiente del turismo y la cercanía con la cabecera cantonal de Esmeraldas. Basado en este análisis general y muy grueso del ComMIT/MOST es que se necesita del modelo TUNAMI N2 por su característica de alta resolución y estimación de la amplitud en el avance de la inundación, tomando en cuenta la requerida disponibilidad de información local como batimetría y topografía.

El reto y logro muy importante dentro estudio debido a su densidad en el trabajo que necesitaba realizarse, fue la adecuación de los parámetros que solicita el modelo TUNAMI N2 ya que la topografía y batimetría debían cumplir la misma resolución espacial y el área a pesar de ser pequeña la batimetría paso a ser la más valiosa por su poca disponibilidad esto obligo a interpolar información topográfica y adecuarla a la misma resolución espacial obteniendo finalmente el

área de inundación convirtiéndolo en un mapa con herramientas de sistemas de información geográfica.

A partir de los sectores con mayor afectación del área de inundación, se logró captar la necesidad de construcción o ubicación de nuevos sitios de evacuación realizando diferentes pruebas de tiempo y distancia en la creación de rutas de evacuación que incluso deberían adaptarse según características del terreno o topografía que la máquina de ruteo OSRM tiene implementada en la plataforma experimentando el acceso a esta herramienta de software libre y cambiando su funcionamiento para adaptarlo a un evento de tipo tsunami génico.

En general, este estudio abarca la construcción de rutas óptimas obtenidas de la máquina de ruteo OSRM la cual fue modificada para tomar en cuenta el área de inundación como una zona sin tráfico alguno, y así crear dinámicamente rutas desde un punto a un sitio de evacuación realizando esta actividad con las opciones de tipo Peatón o caminando y en modo auto. Se puede complementar el presente trabajo con otros estudios que afinarían el tiempo de evacuación dependiendo de características de la población como la edad o el sexo, incluso características de las calles.

5.2. Valoración de las aportaciones específicas logradas

Entre los siguientes resultados más sobresalientes de esta investigación fue el uso y manejo de modelos de propagación e inundación de tsunami de alta resolución espacial mediante una metodología basada en los estudios locales y autores expertos en el área de tsunami evaluado en la ciudad de Esmeraldas y de magnitud 8.8mw en la escala de Richter, el mismo que permitió obtener información valiosa sobre el área de inundación con el fin de demostrar la optimización de las rutas usando una máquina de ruteo como OSRM.

¿Cuáles son los parámetros que necesita el modelo numérico COMMIT/MOST de pronósticos de tsunamis para generar escenarios y seleccionar el área de mayor afectación en una ciudad o localidad considerando nivel de las mareas de sicigia?

Dentro de los resultados podemos ver en la tabla 3, los parámetros que se necesitaron para modelar con ComMIT/MOST esta herramienta de pronóstico de tsunamis es de uso y manejo rápido para la evaluación lo cual tiene una resolución que no permite ver las zonas de inundación en la ciudad, pero si ayuda a seleccionar el escenario con mayor afectación. Basándose en el área de mayor alcance del área de inundación con las celdas usadas en el modelo ComMIT/MOST se anotaron los parámetros usados en esa simulación y el sismo que fue similar al sismo histórico de 8.8mw que usan diferentes estudios en la ciudad de Esmeraldas.

¿Cuáles son las áreas de mayor afectación por inundación de tsunamis en el área cercana a la ciudad de Esmeraldas (Ecuador) usando el modelo numérico de pronósticos de propagación TUNAMI N2?

Existen diversos lugares de mayor área de inundación dentro del resultado obtenido del modelo TUNAMI N2. La mayoría de los lugares están dispersos debido al amplio espacio con manglar sin embargo el puerto y los locales turísticos cercanos a la playa principal son los más afectados en una inundación por tsunami esto hace que la población sea más vulnerable y aumente la cantidad de posibles afectados. La zona norte de la ciudad es una de las más afectadas y los sitios de evacuación están lejos debido a la topografía que se mantiene constante en esas zonas turísticas. Cabe recalcar que el detalle del área inundada presenta la mayor amplitud basado en un estado de marea alta y en sicigia esto significa que es el peor escenario, sin estas condiciones pueden disminuir la afectación en la máxima amplitud mas no en las cercanías a la playa y los lugares turísticos playeros.

¿Cuáles son las rutas de evacuación óptimas hacia zonas seguras, según el área de inundación de mayor afectación en la ciudad de Esmeraldas (Ecuador) en caso de Tsunami obtenida con el modelo TUNAMI N2?

Se detallo que la construcción de las rutas de evacuación óptimas es dinámica es decir son construidas mediante la selección de un punto de partida hacia uno de llegada, la optimización realizada a la máquina de ruteo es la integración de la zona de inundación calculada por los modelos numéricos y la misma permite obtener mediante algoritmos de ruteo como Dijkstra la ruta de menor costo basado en los datos de la plataforma OpenStreetMap. Se pueden construir muchas rutas entre los

lugares dentro del área de estudio para establecer luego de un análisis las mejores rutas de un nuevo plan de contingencia, pero esto sería competencia de la municipalidad encargada del cantón y su departamento de gestión de riesgos.

Se puede concluir con que se aprobó la hipótesis, mediante todos los análisis presentados en el presente estudios agregando la comparación general de las 2 áreas de inundación tanto del Plan de contingencia actual y el uso de TUNAMI N2. En este, se obtuvo como resultado que la visualización del área de inundación es más amplia que la presentada en el plan de contingencia por lo que si difiere considerablemente con el escenario propuesto tomando en cuenta el nivel de sicigia y la información de batimetría/topografía local que permitieron dar mayor resolución y alcance al área de estudio.

Entre los logros obtenidos del estudio y que contribuyo las soluciones a las preguntas y objetivos de investigación fue el efectivo uso de datos de libre acceso como OpenStreetMap el mismo presento un beneficio muy alto en la obtención de cartográfica local de Esmeraldas y el acceso a las vías en formato vectorial además de la codificación que tienen para cada calle de forma global. Esto permitió que el uso de la máquina de ruteo OpenStreetRoutingMachine sea de fácil despliegue en su configuración y que admitiera agregar el tráfico, interpretado por las calles que se interceptan con el área de inundación. Estos procedimientos técnicos fueron cruciales para la creación de rutas óptimas y dinámicas en un mapa de interactivo.

Finalmente, la construcción de estas rutas de evacuaciones según la hipótesis propuesta también difiere considerablemente de las propuestas por el plan de contingencia por el objetivo de ser dinámicas basadas en la zona segura y cualquier punto dentro de la ciudad. Las rutas del plan de contingencia presentan una sola vía, sin embargo, el estudio aporta con la posibilidad de crear la ruta de evacuación optima desde el lugar en el que se encuentre el afectado presentando el cálculo con las vías que una posible inundación por tsunami no permita acceder. Con las presentes conclusiones se puede agregar que el proceso del estudio permitió saber que las combinaciones de la teoría, los hallazgos realizados de modelos o técnicas, con nuevas herramientas de libre acceso puede llegar ampliar las posibilidades de salvar más vidas que el uso común de técnicas para la construcción de rutas de evacuación.

5.3. Recomendaciones

El presente estudio es un proyecto general, el que puede servir de base para aplicar futuros estudios en diferentes ciudades, en donde se analice la afectación por amenaza de inundación por tsunami.

Se debería trabajar, también, en estudios en donde se detalle toda la información disponible de la ciudad, sea esta turística o no, y que sea totalmente actualizada para obtener los resultados más próximos a una posible realidad en el evento.

Las herramientas de modelamiento son muy completas para análisis de pronósticos, pero se debería complementar con información local, como la batimetría, la topografía incluso la parte socioeconómica, para poder hacer un estudio completo.

Mientras se fue experimentando con el trabajo, se pudo apreciar una variable que no ha sido tomada en cuenta en este estudio como es la población y sus características. Esta variable se está volviendo preponderante debido a que la construcción de rutas de evacuación se debería enfocar a los sectores turísticos ya que tienen mayor aglomeración de personas, así como un promedio de edades y genero de personas nativas que viven en estas zonas. Se recomienda a las autoridades que pongan especial atención a las zonas y sectores de afectación, ya que espacios como playas y sitios de distracción con mayor afluencia de población.

El presente estudio ha sido llevado a cabo con el mayor detalle posible debido a la información requerida por la metodología y puede ser de ayuda a los departamentos de gestión de riesgos en las ciudades costeras y turísticas para identificar los lugares en donde se puede construir un sitio o ruta de evacuación.

Se recomienda a futuros investigadores que, en los estudios posteriores a éste, tomen en cuenta otras variables que no fueron posibles considerar en este estudio, tales como la edad de la población, el tráfico promedio, el tipo de calles o características del suelo.

6. Referencias

Adewara, K. A. (2015). An Evaluation of Open Source Geographic Information

Systems Routing Tools in Vaccine Delivery in Kano State, Northern Nigeria. En

Free and Open Source Software for Geospatial (FOSS4G) Conference

Proceedings (Vol. 15, p. 29). Alfaro, P., Alonso-Chaves, F., Fernandez, C. y Gutierrez-Alonso, G. (2013). La tectónica de placas, teoría integradora sobre el funcionamiento del planeta. Plate tectonics, a comprehensive theory of our planet. Enseñanza de las Ciencias de la Tierra, 21. Arreaga Vargas, P. (2012). Análisis de riesgo por tsunamis en la ciudad de

Esmeraldas (B.S. thesis). Bolt, B. A. (1981). Terremotos (Vol. 6): Reverté. Braun, A., Bodmann, B. E. J. y Musse, S. R. (2005). Simulating virtual crowds in emergency situations. En Proceedings of the ACM symposium on Virtual reality software and technology (pp. 244–252). Comité de Operaciones de Emergencia de Esmeraldas. (2010). PLAN DE

CONTINGENCIA FRENTE A TSUNAMIS: Obtenido de http://www. preventionweb. net/files … Contreras López, M. (2014). Riesgo de tsunami en Ecuador. Corona Martinez, E., Pérez Malváez, C., Bueno Hernández, A., Bribiesca Escutia,

G. y Juárez Barrera, F. (2012). Wegener, la tectónica de placas y la evolución humana.; La teoria de la derivada continental de Alfred Lothar Wegener: 100 años. Dornhofer, M., Bischof, W. y Krainz, E. (2014). Comparison of Open Source routing services with OpenStreetMap Data for blind pedestrians. En. Dornhofer, M., Bischof, W. y Krajnc, E. (2014). Comparison of Open Source routing services with OpenStreetMap Data for blind pedestrians. Online Proceedings

FOSS4G-Europe, 2014, 1–6. Echeverria Moreno, A., Khazaradze, G., Asensio Ferreira, E., Gárate, J. y Suriñach

Cornet, E. (2012). Deformación cortical mediante GPS en el Este de la Cordillera

Bética. Especial énfasis en el terremoto de Lorca. Geo-Temas, 2012, vol. 13, p. 1-4, Espinoza, J. y Espin, S. (2006). Impactos de fenomenos oceanicos. Centro

Regional de Informacion sobre Desastres (CRID), 12. Fernández de Castro Díaz, Á. (2010). Evaluación de las condiciones de evacuación en centros de trabajo. Gailler, A., Charvis, P. y Flueh, E. R. (2007). Segmentation of the Nazca and South

American plates along the Ecuador subduction zone from wide angle seismic profiles. Earth and Planetary Science Letters, 260(3-4), 444–464.

Gangfeng Ma, James T. Kirby, Tian-Jian Hsu y Fengyan Shi. (2015). A two-layer granular landslide model for tsunami wave generation: Theory and computation.

Ocean Modelling, 93, 40–55. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2015.07.012 Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón Esmeraldas (Ed.). (2012). Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial 2012 - 2022. Goto, C. y Ogawa, Y. (1992). Dept. of Civil Engineering, Tohoku University,

Translated for the Tsunami Inumdation Modelling Exchange Project, by N. Shuto.

Numerical method of tsunami simulation with the leap-frog scheme: UNESCO

Intergovernmental Oceangraphic Commission, Manuals and Guides. Goto, C., Ogawa, Y., Shuto, N. y Imamura, F. (1997). Numerical method of tsunami simulation with the leap-frog scheme. Intergovernmental Oceanographic

Commission of UNESCO, (35), 126. Hernando Tavera. (1993). La tierra, Tectonica y sismicidad. Lima. Imamura, F. (1996). Review of tsunami simulation with a finite difference method.

Long-wave runup models, 25–42. Ioualalen, M., Ratzov, G., Collot, J. -Y. y Sanclemente, E. (2010). The tsunami signature on a submerged promontory: the case study of the Atacames

Promontory, Ecuador. Geophysical Journal International, 184(2), 680–688. https://doi.org/10.1111/j.1365-246x.2010.04878.x Iwasaki, T. y Mano, A. (1979). Numerical computations of two dimensional run-up of tsunamis due to the Eulerian description. En Proceedings of the 26th Japanese

Conference on Coastal Engineering, JSCE (pp. 70–74). Lagos, M. y Gutiérrez, D. (2005). Simulación del tsunami de 1960 en un estuario del centro-sur de Chile. Revista de Geograf\’\ia Norte Grande, 33, 5–18. Liu, Z., Jacques, C. C., Szyniszewski, S., Guest, J. K., Schafer, B. W., Igusa, T. y

Mitrani-Reiser, J. (2016). Agent-based simulation of building evacuation after an earthquake: coupling human behavior with structural response. Natural Hazards

Review, 17(1), 4015019. Lomnitz, C. (2004). Major earthquakes of Chile: a historical survey, 1535-1960.

Seismological Research Letters, 75(3), 368–378. Luxen, D. y Vetter, C. (2011). Real-Time Routing with OpenStreetMap Data. En

Association for Computing Machinery (Ed.): GIS ’11, Proceedings of the 19th

ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic

Information Systems (pp. 513–516). New York, NY, USA: Association for

Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/2093973.2094062 Manchuel, K., Pontoise, B., Béthoux, N., Régnier, M., Font, Y., Sallares, V., …

Yépes, H. (2009). Sismicidad e implicaciones estructurales en el área de

Esmeraldas (Norte de Ecuador): a partir de los experimentos Sublime y

Esmeraldas. Geología y Geofísica Marina y Terrestre del Ecuador, 1st edn.

Argudo & Asociados, Guayaquil-Ecuador, 167–179.

Mansinha, L. y de Smylie. (1971). The displacement of the earthquake fault model.

Bull. Seismol. Soc. Amer, 61, 1433‐1400. Mas, E., Suppasri, A., Imamura, F. y Koshimura, S. (2012). Agent-based simulation of the 2011 great east japan earthquake/tsunami evacuation: An integrated model of tsunami inundation and evacuation. Journal of Natural Disaster Science, 34(1), 41–57. MINISTERIO DE DESARROLLO URBANO Y VIVIENDA (Ed.). (2011). NORMA

ECUATORIANA DE LA CONSTRUCCIÓN NEC-11 PELIGRO SÍSMICO Y

REQUISITOS DE DISEÑO SISMO RESISTENTE. Mordvintsev, A. S., Krzhizhanovskaya, V. V., Lees, M. H. y Sloot, P. M.A. (2014).

Simulation of city evacuation coupled to flood dynamics. En Pedestrian and

Evacuation Dynamics 2012 (pp. 485–499). Springer. Ndiaye, I. A., Neron, E., Linot, A., Monmarche, N. y Goerigk, M. (2014). A new model for macroscopic pedestrian evacuation planning with safety and duration criteria.

Transportation Research Procedia, 2, 486–494. Neis, P., Singler, P. y Zipf, A. (2010). Collaborative mapping and emergency routing for disaster logistics‐case studies from the haiti earthquake and the UN Portal for

Afrika: na. Ocola, L., Monge, F., Huaco, P., Agüero, C. y Fernández, E. (2006). El terremoto de Nazca de 1996: Intensidades macrosısmicas y efectos geológicos. XII

Congreso Peruano de Geologıa, Resúmenes Extendidos. Sociedad Geológica del Perú, Lima, Perú, 397–400. Okada, Y. (1985). Surface deformation due to shear and tensile faults in a halfspace. Bulletin of the Seismological Society of America, 75(4), 1135–1154. Okal, E. A. (1988). Seismic parameters controlling far-field tsunami amplitudes: A review. Natural Hazards, 1(1), 67–96. Poulos, A., La Llera, J. C. de y Mitrani-Reiser, J. (2017). Earthquake risk assessment of buildings accounting for human evacuation. Earthquake

Engineering & Structural Dynamics, 46(4), 561–583. Rentería, W. (2013). Pronóstico de tsunamis para las Islas Galápagos. Rivera, F., Arozarena Llopis, I., Chacón-Barrantes, S. y Barrantes, G. (2016).

METODOLOGÍA PARA LA EVALUACIÓN DE RUTAS DE EVACUACIÓN EN

CASO DE TSUNAMI APLICADO A LA COSTA DEL PACÍFICO NORTE Y

CENTRAL DE COSTA RICA METODOLOGÍA PARA LA EVALUACIÓN DE

RUTAS DE EVACUACIÓN EN CASO DE TSUNAMI APLICADO A LA COSTA

DEL PACÍFICO NORTE Y CENTRAL DE COSTA RICA. Revista en torno a la

Prevención, 17–26. Sánchez Rodriguez, A. (2016). Resolución numérica de ecuaciones de oceanografia y modelos de tsunamis.

Sanclemente, E. (2010). Estimación de los parámetros de ruptura del terremoto de

Esmeraldas del 12 de diciembre de 1979, a partir de datos hidrográficos y simulación numérica de propagación de tsunamis. Stephan Huber y Christoph Rust. (2016). Calculate Travel Time and Distance with

Openstreetmap Data Using the Open Source Routing Machine (OSRM). The

Stata Journal: Promoting communications on statistics and Stata, 16(2), 416–423. https://doi.org/10.1177/1536867x1601600209 Tang, L., Titov, V. V. y Chamberlin, C. D. (2009). Development, testing, and applications of site-specific tsunami inundation models for real-time forecasting.

Journal of Geophysical Research: Oceans, 114(C12). Titov, V. V., Moore, C. W., Greenslade, D. J.M., Pattiaratchi, C., Badal, R.,

Synolakis, C. E. y Kânoğlu, U. (2011). A new tool for inundation modeling:

Community Modeling Interface for Tsunamis (ComMIT). Pure and Applied

Geophysics, 168(11), 2121–2131. Titov, V. y González, F. (1997). Implementation and testing of the Method of Splitting

Tsunami (MOST) model. NOAA Tech. Memorandum ERL PMEL-112, Tolson, G. (2005). La teoria de las Tectonicas y Placas y Deriva Continental.

Departamento de Geolog\’\ia de la Universidad Autónoma de Méjico. MÉJICO, Toulkeridis, T., Chunga, K., Rentería, W., Rodriguez, F., Mato, F., Nikolaou, S., … others (2017). Mw 7.8 Muisne, Ecuador 4/16/16 earthquake observations:

Geophysical clustering, intensity mapping, tsunami. En Proc. 16th World

Conference on Earthquake Engineering, 16WCEE (pp. 1–10). Ulutas, E. (2011). Tsunami simulation of the October 25, 2010, South Pagai Island,

Sumatra earthquake. International Journal of Physical Sciences, 6, 459–475. WALSH ENVIRONMENTAL SCIENTISTS AND ENGINEERS (Ed.). (2017). Estudio de Impacto y Plan de Manejo Ambiental para la Construcción y Operación de la

Planta de Refinación y Fraccionamiento de Aceites y Grasas Vegetales,

SUDAVESA, Tachina, Esmeraldas. Quito. Wang, H., Mostafizi, A., Cramer, L. A., Cox, D. y Park, H. (2016). An agent-based model of a multimodal near-field tsunami evacuation: Decision-making and life safety. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 64, 86–100. Wells, D. L. y Coppersmith, K. J. (1994). New empirical relationships among magnitude, rupture length, rupture width, rupture area, and surface displacement.

Bulletin of the Seismological Society of America, 84(4), 974–1002. Yusuke Oishi, Fumihiko Imamura y Daisuke Sugawara. (2015). Near-field tsunami inundation forecast using the parallel TUNAMI-N2 model: Application to the 2011

Tohoku-Oki earthquake combined with source inversions. Geophysical Research

Letters, 42(4), 1083–1091. https://doi.org/10.1002/2014gl062577