Detalles MARC
| 000 -CABECERA |
|---|
| Campo de control de longitud fija |
09323nam a22003617a 4500 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| Campo de control |
EC-UrYT |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| Campo de control |
20221206000933.0 |
| 008 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA |
|---|
| Campo de control de longitud fija |
150116t9999 mx r gr 000 0 spa d |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro transcriptor |
EC-UrYT |
| 041 ## - CÓDIGO DE LENGUA |
|---|
| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente |
eng |
| Código de lengua del sumario o resumen |
spa |
| 100 1# - PUNTO DE ACCESO PRINCIPAL - NOMBRE DE PERSONA |
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| 9 (RLIN) |
13016 |
| Nombre de persona |
Yangali Sánchez, Roger Joel |
| Término indicativo de función |
autor |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Mathematical and computational modeling for the design of smart cities in Ecuador / |
| Mención de responsabilidad etc. |
Roger Joel Yangali Sánchez ; tutor Israel Gustavo Pineda Arias |
| 264 #4 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Lugar de producción |
Urcuquí, |
| Fecha de producción |
2022 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
104 hojas : |
| Otras características físicas |
ilustraciones (algunas a color) ; |
| Dimensiones |
30 cm + |
| Material anejo |
1 CD-ROM |
| 502 ## - NOTA DE TESIS |
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| Nota de tesis |
Trabajo de integración curricular |
| Tipo de título |
(Matemático/a). |
| Nombre de la institución que otorga el título |
Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. |
| Ciudad de la institución que otorga el título |
Urcuquí, |
| Año de obtención del título |
2022 |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA; ETC. |
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| Nota de bibliografía etc. |
Incluye referencias bibliográficas (páginas 71-80) |
| 506 ## - NOTA DE RESTRICCIONES AL ACCESO |
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| Limitaciones de acceso |
Trabajo de integración curricular con acceso abierto |
| 516 ## - NOTA DE TIPO DE ARCHIVO DE ORDENADOR O DE DATOS |
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| Nota de tipo de archivo de ordenador o de datos |
Texto (Hypertexto links) |
| 520 ## - NOTA DE SUMARIO; ETC. |
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| Sumario etc. |
Durante la última década, se han invertido billones de dólares en la planificación e implementación de ciudades inteligentes en todo el mundo. Encontrar nuevas formas inteligentes de mantener la infraestructura de una ciudad es crucial. Si la infraestructura no está preparada para satisfacer las demandas del crecimiento rápido de la población humana, la ciudad y todos sus ciudadanos podrían sufrir graves consecuencias. Estas demandas incluyen necesidades básicas como aire y agua limpia, vivienda y alimentos. Una ciudad que supervisa sus recursos naturales puede prosperar por períodos más prolongados. Las ciudades que no satisfacen las necesidades básicas de sus ciudadanos colapsan debido a la superpoblación, la contaminación del aire y el agua, la falta de alimentos y de espacio para viviendas. Debido a las mejoras en la tecnología, los medicamentos, la salud y la seguridad, los humanos tienden a vivir más tiempo, formar familias más grandes, migrar más lejos y crear ciudades más grandes. A medida que la población y las ciudades se expanden, se necesita más trabajo de construcción. Para satisfacer la demanda creciente se fabrican viviendas, carreteras y vehículos adicionales. Este trabajo adicional de construcción utiliza vastos recursos y emite enormes cantidades de contaminación a la atmósfera y las vías fluviales. Las ciudades inteligentes se centran en gestionar los recursos disponibles y encontrar soluciones que ayuden a mejorar la calidad de vida de sus ciudadanos. Las ciudades inteligentes ayudan a proporcionar áreas seguras para que las familias disfruten, ofrecen mejores opciones de vivienda, proporcionan alimentos asequibles, contribuyen con avances tecnológicos y diseñan métodos innovadores para reducir la peligrosa contaminación que se libera a la atmósfera. Los altos niveles de contaminación pueden afectar negativamente al medio ambiente, así como a la salud y la vida de todos los residentes. El tráfico juega un papel importante en la creación de contaminación y la liberación de desechos peligrosos al medio ambiente. La Agencia de Protección Ambiental (APA) de los Estados Unidos calculó que las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) del transporte representan aproximadamente el 29 % de todas las emisiones de GEI de EE. UU. Esto hace que el transporte sea el mayor contribuyente de emisiones de GEI en los EE.UU. Al día de hoy, Ecuador no cuenta con una APA que ayude a monitorear y rastrear los niveles de emisiones generadas por el transporte. No hay datos estadísticos recopilados previamente sobre las emisiones de GEI. Las personas no son conscientes de que están en peligro debido a los altos niveles de contaminación en el medio ambiente. Por otro lado, países como Estados Unidos, Alemania, Suecia, Italia y Japón han estado recopilando datos sobre GEI durante décadas. Les permite comparar los niveles de emisiones anuales de ciudades enteras. Utilizan esta información para mejorar o crear nuevas regulaciones cuando los niveles de emisiones de GEI son demasiado altos. Las emisiones vehiculares generan partículas que no son detectables por el ojo humano. Son más pequeños que los glóbulos rojos, con tamaño menor a 100 nanómetros y pueden translocarse por todo el cuerpo humano. Esto crea un efecto negativo a largo plazo a los residentes, deteriorando su salud mucho más rápido, aumentando los costos de medicamentos y los tratamientos hospitalarios. Las cinco partículas principales que emiten los vehículos mientras están en uso son monóxido de carbono (CO), dióxido de carbono (CO2), hidrocarburos (HC), material particulado (PMx) y óxidos de nitrógeno (NOx). El CO2 es conocido por atrapar el calor dentro de la atmósfera, contribuir a cambios climáticos, aumentar la probabilidad de incendios forestales y crear problemas respiratorios por smog y la contaminación en el aire. El CO es similar al CO2, también contribuye al cambio climático, afecta drásticamente al clima y no permite absorber el oxígeno en el torrente sanguíneo. Las emisiones de HC se generan cuando el aceite de automóvil se derrama al suelo. Esta es la causa principal de contaminación por hidrocarburos en las vías fluviales. PMx es una de las emisiones más peligrosas y existen dos tipos diferentes de partículas. Una partícula es menor a 10 micrómetros de diámetro (PM10). La segunda partícula es más pequeña, menos de 2.5 micrómetros (PM2.5). El PM2.5 puede viajar fácilmente al interior de los pulmones y afectar directamente a los órganos. Causa asma agravada, tos y muerte prematura en personas con enfermedades cardíacas o pulmonares. Finalmente, NOx sirve para representar el óxido nítrico (NO) como el dióxido de nitrógeno (NO2). El NO es similar al CO, tampoco permite absorber oxígeno en el torrente sanguíneo y se sabe que el NO2 aumenta la probabilidad de lluvia ácida en el medio ambiente. Encontrar nuevos métodos y enfoques para reducir las emisiones de GEI ayudará a preservar y mejorar la calidad de vida de todos los ciudadanos. No hace falta decir que esto deber´ıa ser de suma importancia para los funcionarios gubernamentales y los encargados en aprobar nuevas regulaciones ambientales. Realizar un método apropiado, conveniente y relativamente económico para monitorear el tráfico y las emisiones vehiculares es un tema indispensable para una ciudad inteligente. Esto permite una mejor toma de decisiones por parte de los administradores públicos y los ciudadanos. Los funcionarios gubernamentales pueden utilizar los datos recopilados sobre el tráfico y las emisiones vehiculares para regular las emisiones vehiculares (por ejemplo, restringiendo la circulación de vehículos en ciertas áreas o creando nuevas leyes ambientales para las emisiones de los vehículos). Con resultados estadísticos adicionales, los ciudadanos pueden tomar mejores decisiones mientras conducen, lo que les permite llegar a su destino mucho más rápido. Las carreteras se pueden construir de mejor manera y más eficiente mientras se utilizan todos los recursos disponibles a la mejor capacidad. Existe una variedad de métodos para detectar y medir el tráfico, pero crear una implementación generalizada en toda una ciudad puede resultar bastante costoso y difícil de implementar. Por esta razón, se han desarrollado enfoques alternativos que nos permiten estimar las emisiones vehiculares en cualquier ciudad con base a mediciones de tráfico obtenidas en la vida real. En este trabajo se ha diseñado e implementado un procedimiento para simular el flujo de tráfico en las ciudades de Guayaquil e Ibarra, Ecuador. Este procedimiento ayuda a obtener datos estadísticos útiles sobre las cinco emisiones de GEI mencionadas anteriormente para ambas ciudades y obtener una comparación. Más específicamente, hemos implementado un enfoque que combina las mediciones de tráfico obtenidas en la vida real con el uso del programa de Simulación de Tráfico de Movilidad Urbana (SUMO). Utilizando mapas de carreteras precisos para cada ciudad y las mediciones de tráfico obtenidas en la vida real, se pueden crear simulaciones del mundo real. STMU nos permite la capacidad de analizar las emisiones vehiculares obtenidas a lo largo de la simulación. El objetivo final de este trabajo es recopilar y almacenar los datos estadísticos generados para que los funcionarios gubernamentales los utilicen al crear regulaciones para las emisiones de GEI. Mejorar la calidad del aire y reducir las emisiones vehiculares ayudará a preservar la salud de todos los residentes y será el primer paso para que Ibarra y Guayaquil se conviertan en ciudades inteligentes. |
| 546 ## - NOTA DE LENGUA |
|---|
| Nota de lengua |
Textos en inglés con resúmenes en español e inglés |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
13017 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Ciudades inteligentes |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
13018 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Simulation of Urban Mobility (SUMO) |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
12817 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Python |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
13019 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Smart City |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
12885 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Simulation |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
13020 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Traffic |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
11492 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Matemática |
| Subdivisión de forma |
Trabajos y disertaciones académicas |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| 9 (RLIN) |
12595 |
| Nombre de persona |
Pineda Arias, Israel Gustavo |
| Término indicativo de función |
tutor |
| 710 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE ENTIDAD |
|---|
| Nombre de entidad o nombre de jurisdicción como elemento inicial |
Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. |
| Unidad subordinada |
Escuela de Ciencias Matemáticas Computacionales |
| 9 (RLIN) |
11232 |
| 856 ## - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Nota pública |
Ver recurso |
| Identificador Uniforme del Recurso (URI) |
http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/496 |
| 942 ## - ENTRADA PARA ELEMENTOS AGREGADOS (KOHA) |
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| Fuente de clasificación o esquema de ordenación en estanterías |
Clasificación Decimal Dewey |
| Koha [por defecto] tipo de item |
Tesis |
