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<dc:title>Caracterización de la movilidad de corredores en maratones</dc:title>
<dc:creator>Llopis Castelló, David</dc:creator>
<dc:creator>García García, Alfredo</dc:creator>
<dc:subject>Modelización</dc:subject>
<dc:subject>Simulación</dc:subject>
<dc:subject>COVID-19</dc:subject>
<dc:subject>Modelling</dc:subject>
<dc:subject>Simulation</dc:subject>
<dc:subject>Running</dc:subject>
<dcterms:abstract>En la última década se ha producido un incremento significativo de las personas que&#xd;
practican el “running” como deporte principal para mejorar su calidad de vida. Este hecho&#xd;
ha producido un aumento de la celebración de carreras populares, entre las que cabe destacar&#xd;
la maratón por el volumen de personas que concentra. Para evitar aglomeraciones y que la&#xd;
carrera se celebre bajo condiciones de flujo libre, las organizaciones separan a los corredores&#xd;
en olas y cajones de manera que los corredores son lanzados con un desfase de tiempo&#xd;
determinado. Sin embargo, el número de estudios sobre el comportamiento de los corredores&#xd;
a lo largo de la carrera es escaso.&#xd;
Así, el objetivo principal de esta investigación fue caracterizar la movilidad de los corredores&#xd;
desde el punto de vista de su operación, analizando el ritmo de cada uno de ellos de manera&#xd;
individual y grupal. Para ello, se realizó un análisis macroscópico y microscópico de los&#xd;
corredores que participaron en las maratones de Valencia entre 2016 y 2019.&#xd;
Todo ello permitió caracterizar el comportamiento de los corredores que pertenecían a la&#xd;
misma ola. Como resultado, la variación del ritmo a lo largo de la carrera es mayor a medida&#xd;
que el ritmo promedio de la carrera aumenta. Además, mientras que la descarga de&#xd;
corredores en la primera ola presentaba intensidades muy elevadas durante los primeros&#xd;
minutos, en el resto de las olas se observó una descarga más homogénea y tendida.&#xd;
Finalmente, se identificó que tanto la intensidad, expresada en número de corredores por&#xd;
unidad de tiempo, como la densidad, expresada en número de corredores por unidad de&#xd;
longitud, alcanzaban sus valores máximos en la primera parte de la carrera, indicando que la&#xd;
zona con mayor interacción entre corredores se produce en los primeros 5-10 kilómetros de&#xd;
la carrera.&#xd;
Estos resultados pueden sentar la base para la definición de modelos de simulación para una&#xd;
organización más eficiente y segura de este tipo de eventos, principalmente cuando existan&#xd;
medidas excepcionales como las establecidas por la pandemia de la COVID-19.</dcterms:abstract>
<dcterms:dateAccepted>2022-09-19T11:32:33Z</dcterms:dateAccepted>
<dcterms:available>2022-09-19T11:32:33Z</dcterms:available>
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<dcterms:issued>2021-07</dcterms:issued>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/conferenceObject</dc:type>
<dc:identifier>978-84-18465-12-3</dc:identifier>
<dc:identifier>http://hdl.handle.net/10259/6922</dc:identifier>
<dc:identifier>10.36443/10259/6922</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:relation>R-Evolucionando el transporte</dc:relation>
<dc:relation>http://hdl.handle.net/10259/6490</dc:relation>
<dc:relation>https://doi.org/10.36443/9788418465123</dc:relation>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:publisher>Universidad de Burgos. Servicio de Publicaciones e Imagen Institucional</dc:publisher>
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