Calculadora de invasión zombi
Simula la dinámica de un brote zombi, las probabilidades de supervivencia y los recursos necesarios con modelos epidemiológicos.
Introduce los parámetros de tu escenario: poblaciones iniciales, tasas de infección y curación, duración y factores ambientales. Modela cómo evoluciona un brote zombi y estima tus posibilidades de sobrevivir.
Calculadora de invasión zombi
Simula la dinámica de un brote zombi, las probabilidades de supervivencia y los recursos necesarios con modelos epidemiológicos.
Acerca de la calculadora de invasión zombi
Aunque las invasiones zombis pertenecen por completo a la ficción, los modelos matemáticos que las simulan proceden directamente de la epidemiología y la dinámica de poblaciones reales. Esta calculadora aplica el modelo clásico SIR (Susceptibles–Infectados–Recuperados), adaptado a las interacciones entre zombis y humanos, para predecir cómo evoluciona un brote hipotético con el tiempo.
En el modelo SIR estándar, la población se divide en tres compartimentos: personas susceptibles que pueden infectarse, personas infectadas que propagan la enfermedad y personas recuperadas o retiradas que ya no son contagiosas. En los escenarios zombis, los humanos son la población susceptible y los zombis son los agentes infecciosos. La diferencia clave respecto de la epidemiología clásica es que los zombis no se recuperan: persisten hasta ser curados o neutralizados. Esto añade una dinámica de depredador y presa al modelo de infección habitual.
El parámetro de tasa de infección (β) representa la probabilidad de que un encuentro entre un zombi y un humano produzca un nuevo zombi. Un valor de 0.1 significa que el 10 % de los encuentros provoca una infección, lo que refleja medidas de contención eficaces. Un valor de 0.8 representa un brote extremadamente virulento, con infección casi segura al entrar en contacto. La tasa de curación (γ) refleja la eficacia de las intervenciones médicas, la inmunización o la eliminación de zombis: cuanto mayor es el valor, más rápido disminuye la población zombi. La tasa de mortalidad humana (μ) contempla las muertes no relacionadas con zombis durante el brote.
El factor de propagación geográfica ajusta la frecuencia de encuentros según la densidad de población y su distribución espacial. En entornos urbanos densamente poblados hay más encuentros entre zombis y humanos por unidad de tiempo que en zonas rurales dispersas. Un factor superior a 1.0 intensifica la dinámica de infección; uno inferior a 1.0 la atenúa.
El consumo de recursos modela la carga logística de la población humana superviviente. Cada persona viva necesita comida, agua, medicamentos y refugio. A medida que disminuyen los humanos y aumenta la presión zombi, la escasez de recursos agrava el desafío de sobrevivir. La cifra de recursos totales ofrece una estimación del orden de magnitud de los suministros necesarios durante la simulación.
Aunque su aplicación es claramente imaginativa, este tipo de modelado tiene paralelos importantes en el mundo real. Los epidemiólogos usan los mismos marcos matemáticos para modelar pandemias de gripe, brotes de ébola y la propagación de COVID-19. Las ecuaciones que predicen el dominio zombi también pueden cuantificar el impacto de los programas de vacunación, las cuarentenas y la capacidad sanitaria en enfermedades infecciosas reales. Estudiar estos modelos, incluso en un contexto lúdico, ayuda a comprender de forma intuitiva la dinámica de las epidemias, la importancia de intervenir pronto y el papel decisivo de los números de reproducción para determinar si un brote se extingue o se dispara.
Ejemplos de simulación de invasiones zombis
Escenarios preconfigurados que muestran distintas dinámicas de brote y resultados de supervivencia.
| Escenario | Desenlace | Conclusión clave |
|---|---|---|
| Brote lento: 5 zombis, 100 000 humanos, β=0.1, γ=0.05, μ=0.01, 30 días, geo=0.3 | Supervivencia parcial, ~74% de supervivencia | La baja tasa de infección y la contención geográfica permiten sobrevivir a la mayoría; la población zombi cae casi a cero. |
| Brote rápido: 20 zombis, 50 000 humanos, β=0.8, γ=0.02, μ=0.15, 14 días, geo=1.5 | Dominio zombi, ~0% de supervivencia | Una tasa de infección alta y una capacidad de curación mínima provocan el colapso total de la población humana en 14 días. |
| Escenario urbano: 15 zombis, 250 000 humanos, β=0.4, γ=0.03, μ=0.08, 21 días, geo=1.2 | Dominio zombi, ~9% de supervivencia | La alta densidad urbana aumenta los encuentros; intervenir pronto es fundamental para evitar el colapso. |
| Supervivencia rural: 3 zombis, 10 000 humanos, β=0.15, γ=0.08, μ=0.02, 60 días, geo=0.5 | Situación crítica, ~30% de supervivencia | La baja densidad y el aislamiento geográfico frenan el brote, pero su larga duración reduce mucho la población humana. |
Cómo usar la calculadora de invasión zombi
- Define el número inicial de zombis y la población humana inicial. Usa una escala realista: una localidad de 10 000 habitantes o una gran ciudad de 1 000 000.
- Introduce la tasa de infección (0–1) para modelar la facilidad con la que los zombis transforman a los humanos. Un valor de 0.1 indica un brote controlable; 0.8, una propagación rápida y catastrófica.
- Define la tasa de curación (0–1) para representar las intervenciones médicas o la eficacia de eliminación de zombis, y la tasa de mortalidad humana (0–1) para las muertes naturales de fondo.
- Elige la duración en días y configura la tasa de consumo de recursos (unidades por persona al día) y el factor de propagación geográfica (1.0 para densidad media; >1 para zonas urbanas, <1 para rurales).
- Haz clic en Calcular escenario de invasión para ejecutar la simulación. También puedes usar los botones de escenarios predefinidos para cargar configuraciones realistas al instante.
Preguntas frecuentes sobre la calculadora de invasión zombi
¿Qué modelo matemático utiliza la calculadora?
Utiliza un modelo epidemiológico SIR (Susceptibles–Infectados–Recuperados) de tiempo discreto, adaptado a la dinámica entre zombis y humanos. Cada día se calculan nuevas infecciones según la frecuencia de encuentros y la probabilidad de infección, las curaciones retiran zombis y la mortalidad humana reduce los supervivientes.
¿Qué representa la tasa de infección?
La tasa de infección (β) es la probabilidad por unidad de tiempo de que un encuentro entre un zombi y un humano produzca un nuevo zombi. Combina la frecuencia de contacto y la probabilidad de transmisión. Un valor cercano a 0 indica una contención casi perfecta; uno cercano a 1 significa que casi cada encuentro transforma a un humano.
¿Qué es el factor de propagación geográfica?
Este factor ajusta la frecuencia de encuentros entre zombis y humanos. Un valor de 1.0 representa una densidad de población media. Las zonas urbanas densas tienen factores superiores a 1.0, con más encuentros, mientras que las zonas rurales dispersas tienen factores inferiores a 1.0. Simula cómo influye la geografía en el avance del brote.
¿Son realistas los resultados?
El marco matemático se basa en epidemiología real, pero las invasiones zombis son ficticias, así que las cifras absolutas deben interpretarse como ejemplos, no como predicciones. El comportamiento relativo del modelo, como el efecto de una infección mayor en el colapso o de una curación mayor en la estabilidad de la población, refleja fielmente la dinámica epidémica real.
¿Se puede aplicar este modelo a brotes reales?
Sí. El modelo SIR utilizado aquí es la misma base que emplean los epidemiólogos para modelar la gripe, COVID-19, el ébola y otras enfermedades infecciosas. Sustituir «zombis» por «personas infectadas» y ajustar los parámetros produce un modelo epidémico válido. El enfoque zombi hace los conceptos accesibles y atractivos.
¿Qué representa el radio de la zona segura?
Es una estimación geométrica aproximada del tamaño que podría tener una zona segura defendible según la población humana superviviente final, suponiendo una distribución circular. Se calcula como el radio de un círculo cuya superficie alojaría a esa población con una densidad media. Permite visualizar la escala de la población resultante.