Edición eXTRA de FPE 40, septiembre de 2020

Datos antropométricos y velocidades de movimiento

Por: John Gales, PhD

El objetivo del programa de investigación de la SPFE es identificar cuáles son las investigaciones que se necesitarán en el futuro para sostener la profesión del ingeniero de protección contra incendios. Uno de los elementos identificados durante la concepción de este programa es la necesidad urgente de actualizar los datos existentes relacionados con el comportamiento humano en un incendio.

Entender cómo se mueven los ocupantes de un edificio durante un incendio es clave en la ingeniería de protección contra incendios. No obstante, muchos de los modelos de salida que se evalúan actualmente utilizan velocidades de movimiento y datos antropomórficos de investigaciones realizadas hace más de 40 años. En el momento en que se recabaron, no había técnicas sofisticadas para modelar el comportamiento humano, dada la limitada capacidad de procesamiento de las computadoras de la época, por lo que solo se cuenta con los datos rudimentarios que se podían modelar en ese momento. Recientemente, la comunidad de ingenieros de protección contra incendios ha sometido a escrutinio la representatividad de estos datos. De hecho, los autores de un conjunto de datos norteamericanos ampliamente aceptados han expresado abiertamente la posibilidad de que sus datos ya no sean aplicables y solicitaron la recolección de más datos para reflejar los cambios demográficos.

Ahora tenemos la suerte de poder acceder a un software de modelado de salida sofisticado capaz de modelar un comportamiento humano más complejo. A pesar de estos avances informáticos, el nivel de incertidumbre relacionado con los datos ingresados no ha cambiado mucho desde las primeras etapas del desarrollo y análisis de los modelos de salida. Por eso, la progresión de los análisis del comportamiento humano claramente depende de la creación de datos nuevos y modernos.

A través de un proyecto colaborativo, la Universidad de York y Arup dirigieron un estudio de la Fundación SFPE con la Universidad de Lund para recopilar datos de movimiento y datos antropomórficos específicos. Gracias a esta colaboración, se logró desarrollar una base de datos de factores humanos para complementar el Manual de la SFPE. Esta base de datos se pondrá a disposición de la comunidad de ingenieros de protección contra incendios para que puedan usar datos más aplicables en el modelado de diseños basados en el rendimiento y medios de salida. Esta nueva herramienta de diseño pretende reducir el nivel de incertidumbre en el modelado de los medios de salida proporcionando datos que representen mejor los problemas de diseño particulares de cada proyecto específico.

Datos antropométricos y velocidades de movimiento

Además del compendio de datos de movimiento que contiene el manual de la SFPE, hay varias universidades e investigadores que han recabado datos de movimiento. Como parte de este proyecto, la Universidad de York y Arup han estado recolectando datos de movimiento para respaldar proyectos de consultoría desde 2015. En lugar de enfocarse exclusivamente en los datos recabados por medio de estudios de laboratorio, los investigadores comenzaron a evaluar estudios de campo de infraestructuras reales, incluidos videos de cámaras de seguridad y filmaciones manuales. Los resultados de este estudio de la Fundación SFPE se publicaron en el informe “Datos antropométricos y velocidades de movimiento”, en mayo de 2020.

Como parte del estudio, el equipo de investigación mejoró una metodología con tecnología de rastreo automático. La mayoría de los datos de este estudio se recolectaron por medio de videos de alta resolución tomados desde puntos de visualización cuidadosamente seleccionados. Los datos de estas filmaciones se extrajeron con un software de acceso abierto llamado Kinovea, diseñado originalmente para medir los movimientos cinestésicos durante un evento deportivo. Los investigadores de York modificaron el software y luego lo aplicaron. Una parte del análisis era crear una cuadrícula de perspectiva que reconociera a los ocupantes al caminar entre los marcadores.

Figura 1: Ejemplo de extracción de datos de movimiento con un software automatizado

Uno de los estudios más completos de este informe se realizó en el Estadio de la Universidad de York. Todos los veranos, el estadio es sede de varios torneos de tenis profesional. El estadio tiene un centro peatonal con restaurantes, negocios y eventos aislados. Desde 2018, el equipo de investigación tiene acceso exclusivo a este estadio para llevar adelante la investigación.

Las consideraciones éticas de los estudios que involucran a seres humanos son críticas. En el estudio del Estadio de la Universidad de York, los boletos para los torneos de tenis contienen una explicación del estudio y advierte que las imágenes de los concurrentes podrán ser publicadas y utilizadas para fines investigativos. No obstante, la universidad no le permitió al equipo de investigación modificar las condiciones del terreno ni apelar a condiciones de salida de emergencia.

Las principales áreas de enfoque de este estudio fueron: (1) la circulación general, (2) el movimiento en las escaleras, (3) la accesibilidad y (4) la salida con urgencia.

El estudio identificó diferentes demografías etarias en su evaluación de velocidades de movimiento para la circulación general. Las categorías demográficas eran: niños, jóvenes, adultos y ancianos. En general, en este estudio los ocupantes se desplazaron con una velocidad de movimiento mayor que los valores que suelen usarse en el modelado de salidas. También se encontró una importante diferencia entre las categorías demográficas. Por ejemplo, los ocupantes ancianos se desplazaron un 19 por ciento más lento que el adulto promedio. Estos datos se comparan con los perfiles estándar del Movimiento de Pasajeros de Fruin de la Tabla 1.

Tabla 1: Perfiles de movimiento sin impedimentos a nivel del suelo correspondientes a personas sin discapacidades

` Table 2: Perfiles de movimiento sin impedimentos en escaleras correspondientes a personas sin discapacidades

También se crearon perfiles de movimiento para ocupantes con necesidades de accesibilidad, como discapacidades físicas y otras limitaciones de la movilidad. Si bien esta demografía solo representaba el 3,7 por ciento del total de ocupantes, se obtuvo una muestra de 2.430 perfiles de movilidad desde 2018. En general, la velocidad de movimiento promedio de las personas con necesidades de accesibilidad fue un 33 por ciento más baja que la de las personas sin dichas necesidades. Estos resultados se resumen en la Tabla 3.

Tabla 3: Perfiles de movimiento sin impedimentos a nivel del suelo correspondientes a personas con movilidad reducida

Como ya mencionamos, la universidad prohibió el uso de un escenario de incendio simulado para evaluar las velocidades de movimiento durante una emergencia. En lugar de una emergencia, los investigadores buscaron obtener las velocidades de movimiento en una situación que pueda ser considerada de mucha urgencia. En una ocasión en particular, se presentó la oportunidad de recabar datos cuando se desató una tormenta torrencial durante una filmación. Los investigadores filmaron la salida de casi 2.000 personas durante la evacuación del estadio. La filmación identificó las áreas de gran congestión de gente, observó las decisiones tomadas por los ocupantes y registró un tiempo de salida total de 2,5 minutos con una distancia de desplazamiento promedio de 43 metros. Mientras que un escenario de incendio sería localizado y solo afectaría a quienes se encuentren en las proximidades inmediatas, este evento podría ser considerado más similar a un ataque terrorista o amenaza de bomba.

Además del estudio del Estadio de la Universidad de York, “Datos antropométricos y velocidades de movimiento” incluye perfiles de movimiento en estaciones de trenes interurbanos, museos y residencias geriátricas. Después de la revisión de los colegas, los datos registrados en estos estudios se incluirán eventualmente en la nueva base de datos de la SFPE y se pondrán a disposición de la comunidad de ingenieros de protección contra incendios para su uso en el modelado de medios de salida.

Determinación de la capacidad de evacuación con datos biométricos

En general, las actuales guías de diseño usan una tasa de flujo básica para una sola población uniforme, que no ha cambiado desde la reglamentación del tamaño de las puertas y pasillos a mediados del siglo 20. La falta de confianza en los datos actuales se debe al reconocimiento de que la proporción de personas ancianas, obesas y con problemas de movilidad está creciendo cada vez más en la sociedad. Estas proporciones han aumentado significativamente desde que se realizaron las primeras observaciones de los flujos de salida y circulación de los empleados de oficina y pasajeros entre 1950 y 1980. A pesar de reconocer que el uso de los datos originales puede ser peligroso, no se ha realizado ninguna investigación fundamental para estudiar el efecto del cambio demográfico de la población o la naturaleza y causas del comportamiento del flujo observado y los parámetros asociados. Ahora, los cambios demográficos han impulsado y reforzado la necesidad de considerar un enfoque de “principios básicos” para entender el movimiento pedestre en los espacios poblados.

Para evitar generar consecuencias en el diseño y la seguridad vital, se debe hacer un cambio fundamental en el método preestablecido para modelar el movimiento de los ocupantes en espacios poblados como flujos uniformes. Como parte del estudio de la Fundación SFPE, la Universidad de York sub-contrató a la Universidad de Lund para explorar datos antropométricos que pueden usarse en futuras metodologías de recolección de datos. En lugar de recabar datos sobre el movimiento humano a través de experimentos tradicionales, la “determinación de la capacidad de evacuación con datos biométricos” se enfoca en el desarrollo de un modelo biomecánico vinculado a las características de cada persona. La finalidad de este nuevo modelo es lograr obtener el movimiento de una sola fila de personas a partir de las características demográficas y biomecánicas de las personas que la forman.

El modelo se enfoca en la velocidad de marcha normal sin impedimentos de un ocupante y su reducción debido a la intención de las personas de evitar chocarse con los demás ocupantes. Otras de las variables biomecánicas consideradas en este estudio son:

• Parámetros demográficos: como velocidad de marcha preferida, altura, largo del pie y balanceo corporal
• Parámetros de la forma de caminar: como largo del paso y extensión del paso
• Regulador de contacto: la distancia entre los posibles puntos de contacto entre la persona y el ocupante que tiene adelante
• Tiempo de adaptación del movimiento: el tiempo necesario para que un ocupante reconozca un cambio en las condiciones del movimiento y ajuste su velocidad de marcha en consecuencia

La Figura 3 ilustra algunos de estos principios

Figura 3: Componentes del movimiento pedestre en un espacio congestionado

Básicamente, el modelo está compuesto por la velocidad preferida de una persona y su intención de evitar chocarse con otros peatones en base a sus capacidades físicas y cognitivas. Actualmente se puede usar para predecir las velocidades de marcha y el flujo de una fila y se basa en las ecuaciones, presentadas en el informe, de un programa de hojas de cálculo. El “regulador de contacto” es la manifestación del deseo de la persona de evitar chocarse con la persona que está adelante, en el que una persona deja el suficiente espacio para no chocar con la otra persona si ésta se detiene repentinamente o cambia su velocidad de marcha. Este regulador de contacto también tiene un valor mínimo que representa la “separación cómoda” entre las personas de una cola. En el proyecto, se cuantificaron algunas de las variables de acuerdo a las observaciones derivadas de una serie de experimentos.

Todas las personas de los experimentos observados en el estudio eran estudiantes jóvenes y sanos de la Universidad de Lund, pero los resultados de este estudio se compararon con los datos experimentales disponibles. Para los ancianos y jóvenes, se usaron los datos presentados por Cao (Cao et. Al, 2016), mientras que para los niños, se usaron los datos de Wang (Wang et. Al, 2018). En la Tabla 4 se comparan los resultados de este modelo predictivo y los datos experimentales.

Tabla 4: Resumen de predicciones del modelo de adaptación del movimiento basado en los parámetros de Cao (2016) y Wang (2018)

Si bien este estudio proporciona datos valiosos relacionados con la velocidad de movimiento de los adultos jóvenes, también sirve de marco para relacionar la información demográfica y biomecánica con la velocidad de movimiento. En el estudio, los resultados consideran básicamente el movimiento de una sola fila y el modelo debe complementarse con datos de grupos más grandes. Este primer paso de obtener un modelo predictivo para el flujo de una fila a partir de los principios básicos de la demografía, biomecánica y prevención del contacto muestra un alineamiento muy bueno con otros datos publicados sobre el movimiento pedestre. Los ingenieros de protección contra incendios podrían usar el modelo matemático para obtener tasas de flujo adecuadas conociendo la demografía de los ocupantes del edificio. Más adelante se estudiarán los flujos en diferentes carriles usando los mismos principios para poder desarrollar una serie de cálculos predictivos aplicables a escenarios más amplios en diferentes edificios con diferentes ocupantes (capacidades mixtas, diferentes demografías de ancianos, niños de escuela, etc.).

Base de datos de la SFPE

Este estudio de la Fundación SFPE representa un paso importante en el desarrollo de una base de datos consultable de las características de los ocupantes usadas en los modelos de salida. Si bien con el tiempo esta base de datos consultable se completará con datos de nuevas investigaciones, estará inicialmente configurada con los datos actuales que se encuentran en la quinta edición del Manual de la SFPE.

La transición de la base de datos y el marco legal sigue en curso. Se prevé que la próxima investigación, a través de una colaboración con la Universidad de York y el Conseil St-Laurent de SFPE en Québec se concentrará en edificios con disponibilidad limitada de datos, como datos de aeropuertos y estaciones de trenes. Además, se está desarrollando un ejercicio de validación integral para sostener la introducción de estos datos en los modelos de salida.

Conclusión

La mayoría de los datos relacionados con el comportamiento humano en los incendios se basan en investigaciones realizadas hace más de 40 años. Por eso, muchos de los modelos de salida que se realizan hoy se evalúan con velocidades de movimiento de ocupantes que fueron intencionalmente limitadas para adecuarse a la limitada capacidad informática. Las nuevas tecnologías, como los avances en software de inteligencia artificial y rastreo automatizado, son capaces de registrar nuevos datos que son más representativos de los cambios demográficos. A medida que aumente la disponibilidad de estos datos, la Base de Datos Digital de la SFPE servirá para que la comunidad de ingenieros de protección contra incendios pueda compartirlos en formato normalizado para continuar evolucionando la práctica del modelado de salida. Además, los datos recabados en futuros estudios también tendrán en cuenta los datos demográficos y biomecánicos para basar los modelos en un método de principios básicos, es decir, teniendo en cuenta los cambios previstos en las características de la población.

El informe completo titulado “Datos antropométricos y velocidades de movimiento” se puede ver en: https://www.sfpe.org/CompletedResearch

El Dr. John Gales trabaja para la Universidad de York