Planeamento da evacuação de emergência numa cidade costeira portuária
Bibliographic record
Abstract
Nos dias que decorrem, cada vez mais se ouvem notícias de catástrofes naturais. Vivem-se tempos em que as alterações climáticas sentidas são cada vez mais notórias, e por este motivo estas são cada vez mais imprevisíveis e intensas. Deste modo, surge a necessidade da sua previsão mas acima de tudo de uma evacuação que esteja preparada para estas condições adversas. Esta dissertação teve como principal objetivo a simulação de vários cenários de evacuação para a zona de Aveiro, focando as praias da Barra e Costa Nova do Prado, sendo esta uma zona portuária com gases explosivos, estando assim sujeita a algum tipo de catástrofe associada a este. Sendo também uma zona costeira está sujeita a um cenário de tsunami ou avanço do mar. Deste modo pretendeu-se então a análise da rede e a sua resposta e uma evacuação de emergência. Inicialmente foi complementada uma rede previamente dimensionada com uma nova área correspondente à zona das praias. Este complemento exigiu uma nova calibração do modelo para uma maior aproximação da realidade. Posto isto foram definidos dois cenários alternativos, um que implicou o uso da A25 com as duas faixas de rodagem com o mesmo sentido e outro que contemplou o uso de autocarros municipais para substituição direta dos veículos. Cada cenário teve três rotas definidas com a respetiva classe de veículos associada para uma melhor distinção ao longo das simulações. Cada um dos três cenários foi analisado durante dois períodos de uma hora cada um, possibilitando assim a análise durante a manhã e durante a tarde. Durante todo o trabalho foram retirados dados do software sobre atrasos, tempos de viagem, distâncias percorridas, paragens ao longo de toda a rede e veículos que chegaram ou não ao seu destino respetivos a cada cenário, para uma melhor comparação entre os mesmo e assim ser chegar às conclusões retiradas. Para este fim, as simulações foram feitas no software VISSIM. Com estas simulações e os dados retirados foi possível concluir que o cenário que menos favorece a evacuação destas zonas é o cenário de referência, seguido do segundo cenário alternativo e só depois o primeiro cenário alternativo. O cenário de referência foi o que mais atrasos e paragens apresenta tanto no período da manhã como no da tarde.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".