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Revista de Investigación Científica y Tecnológica Alpha Centauri
Impacto del modelamiento Dinámico del Transporte Urbano en la evaluación
de la contaminación ambiental del Distrito de pampas – Tayacaja
Impact of Dynamic Modeling of Urban Transportation in the evaluation of environmental pollution of the District
of Pampas – Tayacaja
P: 02 - 13
Fernando V. Sinche Crispín
Universidad Nacional de Huancavelica, Perú
Sergio Huincho Lapa
Universidad Nacional de Huancavelica, Perú
Alex Sandro Landeo Quispe
Universidad Nacional de Huancavelica, Perú
Gilmer Simón Matos Vila
Universidad Nacional de Huancavelica, Perú
Fredy Toribio Huayta Meza
Universidad Nacional de Huancavelica, Perú
Geraldine Diaz Barreto
Universidad Nacional de Huancavelica, Perú
Resumen
El crecimiento de la población en las ciudades conlleva a la generación de una serie de actividades que
tienen un fuerte impacto sobre el medio ambiente. Una de ellas son las actividades relacionadas al
transporte urbano impactando negativamente al medio ambiente; a consecuencia de los vehículos de
automotor en el Perú que consumen alto galones de combustible produciendo el dióxido de carbono
CO2, su acumulación en la atmosfera genera el calentamiento global y cambio climático. Otro impacto
negativo del transporte urbano es la contaminación del sonido, debido a la generación de ruido en
desarrollo de la actividad.
Con el objetivo de comprender y la plantear políticas de cambio del problema de contaminación
ambiental, se ha construido el modelo dinámico basándose en el proceso de modelamiento de la
dinámica de sistema, un método de aplicación del pensamiento sistémico para comprender y modelar
el problema en estudio. Se concluye que las políticas de mejora de uso de transporte alternativo como
bicicletas, scooters y vehículos eléctricos; son formas de transporte que mejora la calidad de vida de las
personas y a su vez, estabiliza el cambio climático en las ciudades, reduciendo la emisión masiva de
gases de efecto invernadero, así como la contaminación acústica ocasionada por el parque automotor
reduciendo el nivel de estrés de las personas.
Palabras claves: Modelamiento, transporte urbano, contaminación ambiental.
Abstract
The growth of the population in cities leads to the generation of a series of activities that have a strong
impact on the environment. One of them is activities related to urban transportation, negatively
impacting the environment; as a result of motor vehicles in Peru that consume high gallons of fuel
producing carbon dioxide CO2, Its accumulation in the atmosphere generates global warming and
climate change. Another negative impact of urban transportation is sound pollution, due to the
generation of noise during the activity.
With the objective of understanding and proposing policies to change the problem of environmental
pollution, The dynamic model has been built based on the system dynamics modeling process, a method
of applying systemic thinking to understand and model the problem under study. It is concluded that
policies to improve the use of alternative transportation such as bicycles, scooters and electric vehicles;
They are forms of transportation that improve people's quality of life and, in turn, stabilize climate
change in cities. reducing the massive emission of greenhouse gases, as well as the noise pollution
caused by the vehicle fleet, reducing people's stress level.
Keywords: Modeling, urban transportation, environmental pollution.
Abstrato
O crescimento da população nas cidades leva à geração de uma série de atividades que têm forte impacto
no meio ambiente. Uma delas são as atividades relacionadas ao transporte urbano, impactando
negativamente o meio ambiente; Como resultado dos veículos motorizados no Peru que consomem
grandes litros de combustível, produzindo dióxido de carbono CO2, seu acúmulo na atmosfera gera
aquecimento global e mudanças climáticas. Outro impacto negativo do transporte urbano é a poluição
sonora, devido à geração de ruído durante a atividade.
Com o objetivo de compreender e propor políticas para mudar o problema da poluição ambiental, o
modelo dinâmico foi construído com base no processo de modelagem de dinâmica de sistemas, um
método de aplicação do pensamento sistêmico para compreender e modelar o problema em estudo.
Conclui-se que políticas para melhorar o uso de transportes alternativos como bicicletas, patinetes e
veículos elétricos; Das pessoas.
Palavras-chave: Modelamiento, transporte urbano, contaminación ambiental.
Publicado: 01/12/2023
Aceptado: 28/11/2023
Recibido: 07/09/2023
Open Access
Scientific article
https://doi.org/10.47422/ac.v4i4.154
Artículo original
Professionals On Line
ISSN: 2709-4502
https://journalalphacentauri.com/index.php/revista
Este artículo es publicado por la Revista de Investigación Científica y Tecnológica Alpha Centauri, Professionals On Line SAC. Este es un artículo de acceso abierto, distribuido bajo
los términos de la Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) que permite compartir (copiar y redistribuir el material en
cualquier medio o formato) y adaptar (remezclar, transformar y construir a partir del material) para cualquier propósito, incluso comercialmente.
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INTRODUCCIÓN
El constante aumento y desarrollo de las ciudades
conlleva a la generación de actividades que tienen un
fuerte impacto sobre el medio ambiente. Con lo cual,
el sector transporte es considerado uno de los mayores
contaminantes del aire en países desarrollados, por el
consumo de combustible y emisiones de gases de
efecto invernadero (GEI). Estos gases de efecto
invernadero, son los principales responsables de
generar el calentamiento global y cambio climático,
que es cada vez más grave, según (SITRACK, 2021).
Asimismo, el transporte es responsable de más del
30% de las emisiones de CO2, de las cuales el 72%
proviene del transporte por carretera (Parlamento
Europeo, 2022). La ciudad de Pampas de la Provincia
de Tayacaja vive la misma situación, que actualmente
se observa un crecimiento del parque automotor en
comparación de los años anteriores. En el 2011 hubo
aproximadamente 1176 vehículos automotores
circulando en la ciudad de Pampas, esto en el año 2020
alcanzo a 3015 vehículos automotores, habiendo un
incremento de 1839 vehículos. Este se debe por el
aumento de la población del distrito que el año 2020
se tiene 6760 habitantes, que tuvo un crecimiento de
9.2% desde el año 20211. Las consecuencias de estos
factores es el incremento del material particular
conocido como el dióxido de carbono CO2,
acumulándose cada vez mayor CO2 en la atmosfera de
la tierra.
De acuerdo a la Agencia Europea de Medio
Ambiente que un coche de gasolina de tamaño
mediano emite de media unos 143 gramos de
CO2 por kilómetro (Muñoz, 2023). De la misma
forma, el kilometraje anual promedio de un coche
es de alrededor de 10.000 km según (Muñoz,
2023). A base de esto, se determinó que el aporte
anual de cada vehículo que usa la gasolina genera
1.43 toneladas de CO2 por año. Por otra parte,
según Bressler, por cada 4,434 toneladas métricas
de CO2 que agreguemos más allá de la tasa de
emisiones de 2020 (Europa Press, 2021).
El problema de transportes y su efecto en la
contaminación ambiental y el cambio climático es un
sistema complejo, en el que no puede emplearse el
pensamiento lineal y se hace esencial un enfoque
sistémico, debido básicamente a que existen bucles de
realimentación entre los elementos relacionados a la
población, vehículos automotores y la acumulación de
CO2 en la atmosfera del planeta (figura 1). Y la
dinámica de sistemas, como una herramienta del
enfoque sistémico para modelar el comportamiento de
sistemas complejos, sería una herramienta útil para
abordar este tipo de problemas. El problema de
transportes y su efecto en la contaminación ambiental
y el cambio climático es un sistema complejo, en el
que no puede emplearse el pensamiento lineal y se
hace esencial un enfoque sistémico, debido
básicamente a que existen bucles de realimentación
entre los elementos relacionados a la población,
vehículos automotores y la acumulación de CO2 en la
atmosfera del planeta (ver figura 1). Y la dinámica de
sistemas, como una herramienta del enfoque sistémico
para modelar el comportamiento de sistemas
complejos, sería una herramienta útil para abordar este
tipo de problemas.
Figura 1
Diagrama de influencias de contaminación ambiental
Fuente. Elaboración propia
Poblacion
Generacion de
nfermedades
respiratorias
Material particulado
en el aire
+
Aporte de CO2
por vehiculo
+
Vehiculos de
automotor
+
Calidad de vida -
+
+
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Este trabajo propone una alternativa de gestión del
problema de transportes y la contaminación ambiental.
Primer lugar, comprendemos la estructura del
comportamiento problemático de la contaminación
ambiental a causa de la generación de dióxido de
carbono CO2 por el sistema de transporte.
Posteriormente se ha construido el modelo dinámico
basándose en el proceso de modelamiento de la
dinámica de sistema de Sterman (Sterman, 2000), para
simular el comportamiento del problema de
transportes, el aumento de vehículos automotores, la
acumulación de CO2 y los decibeles producidos por el
ruido. Finalmente planteamos alternativas para aliviar
el problema de la contaminación, alternativas que
permitan disminuir la generación de CO2 hacia la
atmosfera y la disminución de ruido producido por el
transporte público.
MÉTODO
La investigación por los propósitos que se tiene se
halla dentro de la investigación aplicada, y nivel de
investigación explicativa, como señala Sánchez y
Reyes (2017), “la investigación descriptiva se orienta
a describir un fenómeno o una situación mediante el
estudio del mismo en una circunstancia temporal -
espacial determinada” (p. 49).
Se utilizó el método científico, porque se tomó en
cuenta los pasos y procedimientos para la
investigación y, el método particular fue la dinámica
de sistemas, un método que aplica el enfoque
sistémico, que permitió construir el modelo de
simulación a través del proceso de modelamiento. Al
respecto Aracil & Gordillo (1998), considera que la
Dinámica de Sistemas es un método para el estudio del
comportamiento de sistemas mediante la construcción
de un modelo de simulación que pone de manifiesto
las relaciones entre la estructura del sistema y su
comportamiento” (p.11).
DESARROLLO DE MODELAMIENTO
DINÁMICO
Actualmente en la ciudad de Pampas el nivel de
contaminación del aire es muy álgido, como
consecuencia del incremento de los vehículos de
automotor ya que en el distrito existe gran cantidad de
transportistas provocando mayor contaminación del
aire, afectando en la mortalidad de la población hasta
en un 30,8% (INEI, 2020).
En los últimos años el transporte urbano ha tenido un
gran crecimiento, siendo responsable de casi la cuarta
parte de las emisiones de dióxido de carbono, por las
emisiones de diésel que produce, siendo éste una de
las máximas fuentes contaminantes del aire el cual
emite dióxido de carbono CO2 que después asciende
hasta la capa atmosférica.
Asimismo, la contaminación del aire tiene un gran
impacto negativo en la agricultura, puesto que evita la
realización de la fotosíntesis en muchos casos, con
graves consecuencias en la purificación del aire,
ocasionando contribuye a la formación de lluvia acida.
Todo este aspecto afecta a la agricultura del valle de
pampas por ser este distrito una zona agrícola
afectando así en su calidad de vida del poblador al
tener menor ingreso per cápita.
Diagrama de contexto
Este diagrama representa los subsistemas del sistema
que expresa el comportamiento del problema de
contaminación ambiental que se vive en el distrito de
Pampas, constituido por la demografía, el parque
automotor y la contaminación ambiental de aire y del
sonido, interrelacionados determinan su
comportamiento.
Figura 2
Representación de sistema por diagramas de contexto
Fuente. Propia
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Diagrama de Influencia general
El diagrama de influencia representa la estructura
dinámica del sistema en el contexto de la problemática
de la contaminación ambiental generado por el
transporte urbano. Donde un crecimiento poblacional
de la ciudad de Pampas aumentará los factores
contaminantes del aire teniendo un aporte mayor de
CO2 anualmente y, asimismo, aumentará la
contaminación sonora. Estos grados de contaminación
afectaran la salud de la población produciendo
enfermedades relacionadas a la contaminación del aire
y de sonido, reduciendo la calidad de vida de la
población y el incremento de la tasa de mortalidad de
población al tener una menor calidad de vida.
Figura 3
Diagrama de influencias general
Fuente. Propia
Diagrama de Influencia general
El diagrama de influencia representa la estructura
dinámica del sistema en el contexto de la problemática
de la contaminación ambiental generado por el
transporte urbano. Donde un crecimiento poblacional
de la ciudad de Pampas aumentará los factores
contaminantes del aire teniendo un aporte mayor de
CO2 anualmente y, asimismo, aumentará la
contaminación sonora. Estos grados de contaminación
afectaran la salud de la población produciendo
enfermedades relacionadas a la contaminación del aire
y de sonido, reduciendo la calidad de vida de la
población y el incremento de la tasa de mortalidad de
población al tener una menor calidad de vida.
Figura 3
Diagrama de influencias general
Fuente. Elaboración propia
Poblacion
Mortalidad
Natalidad
Venta o baja de
vehiculos
-
Enfermedades
respiratorias
+
Contaminacion
ambiental
Compra vehiculos
automotor
+
Vehiculo
automotor
+
+
Compra de
vahiculo alternativo
+
-
+
+ Calidad de vida
-
+
Poblacion
Mortalidad
Natalidad
Venta o baja de
vehiculos
-
Enfermedades
respiratorias
+
Contaminacion
ambiental
Compra vehiculos
automotor
+
Vehiculo
automotor
+
+
Compra de
vahiculo alternativo
+
-
+
+ Calidad de vida
-
+
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La figura 4, muestra el modo de referencia de la
contaminación del aire con la presencia de CO2 en la
atmosfera, expresado por la estructura dinámica que
representa el diagrama de influencia de la figura 3.
Este diagrama representa la hipótesis dinámica de la
estructura que viene generando el comportamiento
problemático, en un horizonte temporal de análisis que
inicia desde 1995 hasta el año 2019 de la
contaminación del aire.
Figura 4
Evolución de los niveles de emisión por sector transportes
Fuente. Agencia Europea de medio ambiente - 2022
Asimismo, la figura 5 muestra un modo de referencia
general sobre la contaminación del sonido generados
por el parque automotor. El mismo que se expresa en
la estructura dinámica expresada en la figura 3. En
este caso el horizonte temporal de análisis inicia desde
2002 hasta el año 2015.
Figura 5
El número de denuncias ciudadanas en el tema de "ruido y vibraciones"
Fuente. Alfie y Salinas (2017)
Modelo de simulación orientado al problema
A partir del Diagrama de Influencias se obtuvo el
conocido Diagrama de Stock y Flujos representado en
la figura 6. El diagrama es uno de los instrumentos
básicos de la dinámica de sistemas, un modelo
matemático que nos permite comprobar la hipótesis
dinámica y realizar la simulación de las variables a
través el tiempo. El modelo se desarrolló en el
Software Vensim®.
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En este modelo se analiza a las tres variables
acumuladoras; la población, vehículos de automotor y
la contaminación del aire y una variable auxiliar de
contaminación de sonido, las cuales forman dos
grandes retroalimentaciones.
Figura 6
Diagrama de Forrester general orientado al problema
Fuente. Elaboración propia
La figura 7 muestra la simulación de la variable
“Vehículos de automotor”, comprobando
dinámicamente la evolución de los “Vehículos de
automotor”. Se muestra el comportamiento de la
variable “Vehículos automotores” en el periodo del
2011 al 2023. El comportamiento demuestra que a
medida que crece la población, el número de vehículos
automotores aumenta en forma ascendente,
alcanzando aproximadamente 4888 vehículos de
automotor transporte urbano para el año 2023. Esta
variable tiene una ecuación matemática siguiente:
Vehículos automotores =
INTEG (Compra de vehículos - Baja de vehículos,
1176)
Figura 7
Simulación de vehículos de automotor
Fuente. Elaboración propia
Vehiculos automotor
5,000
3,750
2,500
1,250
0
2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025 2027 2029
Time (Year)
Unidades
Vehiculos automotor : current
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Asimismo, la figura 8 se puede observar la simulación
de la variable Contaminación del aire durante el
horizonte temporal que va del 2011 al 2030. El
comportamiento demuestra que a medida que crece la
población, el número de vehículos automotores
aumenta en forma ascendente, esto a la vez genera el
aumento de la presencia de material particulado en la
atmosfera alcanzado aproximadamente 400 toneladas
de CO2. En consecuencia, afecta a la calidad de vida
de la variable población. Esta simulación se obtuvo
con la siguiente ecuación:
Contaminación ambiental (co2) =
INTEG (Aporte de CO2 por vehículo –
Transformación de CO2 a oxígeno, 1227)
Figura 8
Comportamiento de la contaminación de aire
Fuente. Elaboración propia
Finalmente, en la figura 9, se puede observar la
simulación de la variable “Contaminación del sonido”
en el periodo del 2011 al 2030. El comportamiento
demuestra que a medida que crece la población, el
número de vehículos automotores aumenta en forma
ascendente, esto a la vez genera el aumento de la
contaminación del sonido generando
aproximadamente 400 decibeles de sonido. En
consecuencia, afecta a la calidad de vida de la
población.
Figura 9
Comportamiento de la contaminación de sonido
Fuente. Elaboración propia
Contaminacion de aire (co2)
5,000
3,750
2,500
1,250
0
2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025
Time (Year)
Toneladas
"Contaminacion de aire (co2)" : current
Contaminacion de Sonido (decibiles)
400,000
300,000
200,000
100,000
0
2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025
Time (Year)
Decibiles
"Contaminacion de Sonido (decibiles)" : current
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CONCLUSIONES
En base del modelo propuesto para comprender el
problema, se plantea las políticas de cambio, para
mejorar aliviar el problema de contaminación
ambiental.
En el diagrama orientado a la solución de la figura 10,
se observa la variable Vehículos Alternativos, como
alternativa de solución de la problemática de
contaminación del medioambiente de la ciudad de
Pampas. En un escenario que la población cambia el
medio de transporte de utilizar los vehículos de
automotor a vehículos alternativos como: los
vehículos eléctricos, Scoters, bicicletas y entre otros.
Así como señala (SMIA, 2020), el uso de transportes
no motorizados como alternativa para promover una
movilidad sostenible, que es una forma de transporte
que mejora la salud, el ambiente, la calidad de vida de
las personas y que, a su vez, estabiliza el cambio
climático en las ciudades.
Además, esto implica prevenir los accidentes de
tránsito, disminuir el uso intensivo de combustibles
fósiles, reducir las emisiones masivas de gases de
efecto invernadero, así como la contaminación
atmosférica y acústica ocasionada por el parque
automotor.
En las figuras 11, 12 y 13, se evalúa los efectos de
políticas de cambio, de la variable “Vehículos
Alternativos”, donde las simulaciones indican que a
medida que la población adquiere los vehículos
alternativos el comportamiento de la cantidad de
vehículos automotores disminuye y con ello, la
contaminación del medio ambiente también
disminuiría.
Figura 10
Diagrama de forrester orientado a la solución
Fuente. Elaboración propia
En un escenario donde la tasa de incremento de
vehículos alternativos sea de 9%, la cantidad de
vehículos de automotor disminuiría a 1587 unidades
en el año 2030, disminuyendo el aporte de CO2 en
2360 toneladas aproximadamente, de la misma forma
la cantidad de decibeles de la contaminación sonora.
De esta manera las enfermedades y mortalidad
poblacional disminuiría considerablemente,
ampliando la esperanza de vida de nuestra población
en general.
Poblacion
Tasa de
mortalidad
Tasa de
natalidad
Tasa de
crecimiento Esperanza de
vida
Vehiculos
automotor
Compra de
vehiculos
Baja de
vehiculos
Vehiculos por
habitante Porcentaje de
disminucion de
vehiculos
Contaminacion
de Aire (CO2)
Aporte de CO2
por vehiculo
Transformacion
CO2 a oxigeno
Porcentaje de
trasformacion
CO2 por
vehiculo
Poblacion
enferma
Compra de vehiculo
alternativos
Vehiculo alternativo
por habitante
Contaminacion de
Sonido (Decibiles)
Emision de sonido
por vehiculo
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Figura 11
Comparación de comportamientos de vehículos de automotor
Fuente. Simulación del modelo
De la comparación de simulaciones del número de
vehículos de automotor en los dos escenarios podemos
observar que, si no realizamos las acciones sobre el
incremento de vehículos de automotor está al 2030
llegaría a 3476 unidades, pero con la implementación
de acciones correctivas esta reduciría a 1627 unidades
vehiculares, como muestra en la tabla 1.
Tabla 1
Comparación de comportamientos de vehículos de automotor
Fuente. Datos obtenidos de la simulación
La figura 12 muestra la comparación de simulaciones
de la variable Contaminación Aire en los dos
escenarios, que podemos observar, si no realizamos
las acciones para mitigar la problemática ésta para al
2030 llegaría a 3454 toneladas de partículas de CO2
presentes en la atmosfera, pero con la implementación
de acciones esta reduciría a 1617 toneladas de
partículas de CO2, con una diferencia de 1837
toneladas menos como muestra la tabla 2.
Figura 12
Comparación de comportamiento de material particulado
Fuente. Simulación del modelo
Vehiculos automotor
4,000
3,000
2,000
1,000
0
2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025 2027 2029
Time (Year)
Unidades
Vehiculos automotor : Escenario Esperados
Vehiculos automotor : Escenario actual
Contaminacion de Aire (CO2)
4,000
3,000
2,000
1,000
0
2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025 2027 2029
Time (Year)
Toneladas
"Contaminacion de Aire (CO2)" : Escenario Esperados
"Contaminacion de Aire (CO2)" : Escenario actual
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Tabla 2
Comparación de comportamientos de material particulado
Fuente. Datos obtenidos de la simulación
Finalmente, la figura 13 muestra la comparación de
simulaciones de la variable Contaminación de sonido
en los dos escenarios podemos observar que, si no
realizamos las acciones para mitigar la problemática
ésta para al 2030 llegaría a alcanzar 298902 decibeles
de sonido, pero con la implementación de acciones
esta reduciría a 139883 decibeles, con una diferencia
de 159019 decibeles menos como muestra la tabla 3.
Figura 13
Comparación de comportamiento de material particulado
Fuente. Simulación del modelo
Tabla 3
Comparación de comportamientos de contaminación de sonido
Fuente: Datos obtenidos de la simulación del modelo
DISCUSIÓN
La investigación tuvo como propósito general de
determinar el Impacto del Modelamiento Dinámico
del Transporte Urbano en la evaluación del
Medioambiente del distrito de Pampas. y los
propósitos específicos fueron: Comprobar el Impacto
del Modelo Dinámico del Transporte Urbano en la
evaluación de la contaminación del aire en el distrito
de Pampas, y comprobar el Impacto del Modelo
Dinámico del Transporte Urbano en la evaluación de
la contaminación sonora en el distrito de Pampas.
Para medir el impacto de las políticas de cambio se ha
sometido los resultados en la prueba de hipótesis,
utilizando la prueba de normalidad de muestras
relacionadas, para analizar si los datos obtenidos
provienen de una distribución normal de la misma
media y desviación típica. Adicionalmente se utilizó el
“Coeficiente de Pearson de Correlación” para medir el
grado de correlación que existe en los datos simulados
de la variable. Concluyendo, la variable “vehículos
alternativos” tiene un impacto positivo en la
disminución de la contaminación del aire y en la
disminución de la contaminación de sonido.
Contaminacion de Sonido (Decibiles)
300,000
225,000
150,000
75,000
0
2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025 2027 2029
Time (Year)
"Contaminacion de Sonido (Decibiles)" : Escenario Esperados
"Contaminacion de Sonido (Decibiles)" : Escenario actual
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En la contaminación del aire podemos observar
comportamiento creciente durante el horizonte
temporal de 2011 al 2030.
En el escenario actual el comportamiento tiende
aumentar de manera rápida y ascendente, debido a la
existencia del bucle de retroalimentación positivo
entre las variables que lo conforma. Así como señala,
(Aracil, 1995), el bucle de realimentación positiva
tiene un comportamiento reforzador o creciente,
generado por las influencias positivas de las variables
que lo conforma. Sin embargo, en el escenario
esperado el comportamiento de la contaminación de
aire tiene una tendencia de disminución que busca la
estabilidad del sistema, ya que la variable “Vehículos
alternativos” genera una influencia indirecta,
formando un bucle de retroalimentación negativo
entre sus variables que lo conforma.
Como señala (Aracil, 1995), el bucle de
retroalimentación negativa tiene un comportamiento
orientado a un determinado objetivo, búsqueda la
estabilidad del sistema, generado por las influencias
positivas y negativas entre las variables que lo
conforma. Por lo que podemos afirmar que el Modelo
Dinámico del Transporte Urbano tiene un Impacto
positivo en la evaluación de la contaminación del aire
en el distrito de Pampas.
En la contaminación del sonido también podemos
observar el comportamiento creciente durante el
horizonte temporal de 2011 al 2030 de la variable
“Contaminación de sonido”.
En el escenario actual el comportamiento tiende
aumentar de manera rápida y ascendente, generado por
el bucle de retroalimentación positivo conforma por
las variables del sistema. Asimismo, en el escenario
esperado el comportamiento de la contaminación de
sonido tiene una tendencia de disminución que busca
alcanzar la estabilidad del sistema, debido a la
existencia del bucle de retroalimentación negativa
entre las variables que lo conforma el sistema. Por lo
que podemos afirmar que el Modelo Dinámico del
Transporte Urbano tiene un Impacto positivo en la
evaluación de la contaminación sonora en el distrito de
Pampas.
Finalmente, la existencia de dos bucles de
realimentación positiva en el seno del sistema formado
entre las variables Vehículos de automotor, la
contaminación de la sonora y la contaminación de aire
provocan el aumento de la contaminación ambiental
(ver la figura).
Sin embargo, la presencia de la variable Vehículos
Alternativos provoca la aparición de dos bucles de
realimentación negativa provocando un
comportamiento de búsqueda de estabilidad, una
tendencia que busca disminuir el comportamiento de
la contaminación ambiental.
Por lo que nos lleva a afirmar que el Modelamiento
Dinámico del Transporte Urbano tiene un Impacto
positivo en la evaluación de la contaminación
ambiental en el distrito de Pampas, ya que a través de
ello podemos observar el comportamiento de factores
que generan la contaminación ambiental, y los efectos
de los mismos.
CONCLUSIONES
• Se demuestra que el modelamiento dinámico es de
gran utilidad para la evaluación de los factores de
contaminación ambiental generado por el
transporte urbano, dado que nos permite observar
sus comportamientos a lo largo el tiempo en
función de la existencia de bucles de
realimentación en su estructura formada entre las
variables que las conforman.
• La evaluación del comportamiento de la
contaminación del aire en los dos escenarios nos
demuestra la gran utilidad del modelamiento
dinámico, dado que nos ha permitido realizar las
comparaciones del comportamiento de la
contaminación del aire, encontrando un
comportamiento creciente en los dos escenarios
provocado su efecto creciente en la contaminación
de sonido.
• La evaluación del comportamiento de la
contaminación del sonido en los dos escenarios nos
demuestra una tendencia creciente de la
contaminación del sonido, que como consecuencia
está afectando a la salud mental de las personas
toda vez que estos excesos generan estrés en las
personas y sobre todo en las personas de la tercera
edad.
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BIBLIOGRAFÍAS
[1]. Aracil, J. (1995). Dinamica de Sistemas. Madrid:
Isdefe.
[2]. Barr Rosso, K. (16 de marzo de 2021). El transporte
no sostenible tiene consecuencias: estas son las
estrategias para reducir la contaminación ambiental.
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