Redes bayesianas para el análisis integrado de la gestión de sistemas de recursos hídricos. Aplicación a la cuenca del río Júcar

Abstract

[ES] La gestión de Sistemas de Recursos Hídricos (SRH) frecuentemente implica el planteamiento de múltiples objetivos en conflicto y la toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre. Debido a la diversidad de intereses en los procesos de toma de decisiones, la gestión integrada es la clave del desarrollo sostenible de los recursos hídricos, ya que conlleva evaluar el impacto de una determinada estrategia de gestión teniendo en cuenta consideraciones ambientales, sociales, económicas y políticas entre otras, mediante un proceso participativo de toma de decisiones. De esta forma, los Sistemas de Apoyo a la Decisión (SAD) permiten evaluar los impactos generados por diversas políticas o intervenciones de gestión encaminados a la resolución o mitigación de problemas relacionados con los recursos hídricos. En este estudio se presenta una metodología para analizar el comportamiento de un sistema de recursos hídricos a escala de cuenca bajo diferentes escenarios hidrológicos y de una política de gestión. La metodología que aquí se propone tiene como objetivo el diseño de un SAD mediante el uso combinado de modelos de redes de flujo de simulación (Aquatool) y un sistema experto probabilístico (redes bayesianas). Se pretende estudiar formas eficientes de cuantificar y comunicar los impactos de las propuestas de gestión de SRH, mediante el uso combinado de herramientas de simulación y de tratamiento de incertidumbre (redes bayesianas), que faciliten la toma de decisiones y fomenten la capacidad participativa de los grupos implicados. De esta forma, se incorpora el enfoque determinístico mediante la simulación y optimización de procesos de gestión de SRH a escala de cuenca (Aquatool) y el enfoque probabilístico de las redes bayesianas para el tratamiento de la incertidumbre. Para ello se identificaron medidas evaluación del rendimiento de un SRH y de incorporación de la incertidumbre en la gestión/planificación, analizando diversos indicadores de garantía, resiliencia, vulnerabilidad y sostenibilidad. El caso de estudio es la cuenca del Río Júcar, ha sido simulado mediante el modulo SIMGES de Aquatool, tanto con series históricas como con series sintéticas generadas estocásticamente (análisis Monte Carlo) para un escenario base y un escenario de aplicación de medidas de gestión. Mediante el uso de redes bayesianas, se realizó el posproceso de los resultados de las simulaciones evaluando probabilísticamente la influencia de la aportación anual previa y el volumen inicial de los embalses de cabecera sobre los estados de satisfacción de las demandas del sistema. De esta forma, se entrega al gestor un modelo con los posibles escenarios hidrológicos previos (aportaciones anuales y volumen final en los embalses de cabecera) y los análisis de indicadores de comportamiento para los escenarios base y de aplicación de medida. A partir de las condiciones observadas del año previo, se conocerán las probabilidades de satisfacción de la demanda en el año de gestión según análisis de serie histórica o bien mediante series sintéticas. Adicionalmente, si en la toma de decisiones se plantea la incorporación de una medida, el gestor podrá tomar decisiones basado en las diferencias probabilísticas resultantes de la introducción o no de dichas medidas y en el cambio del comportamiento de sus indicadores.

[EN] The difficulties of environmental management in general and water resource management in particular, involves many conflicting interests and the uncertainty surrounding the potential impacts of different strategies, for this reason water managers face the challenge of how best to manage the resource. The main idea of Integrated Water Resource Management (IWRM) it¿s not to simply evaluate the impact of a particular strategy on the water resource alone, also take into account any social, economic, environmental or cultural effects the policy may have. The decisions must involve the participation of members of the community affected by the strategy (stakeholders). In this context, a Decision Support System (DSS) that enables decision makers to simultaneously evaluate the impacts of optional strategies over a wide range of factors. In this thesis is presented a methodology to evaluate the behavior of a Water resource System at river basin level under hydrological and management conditions combining simulation tools and Bayesian networks. This tool allows the integration of knowledge obtained from Simulation models such as Aquatool, providing a scientifically based approach to water resources planning at river basin level , and Bayesian Networks (BNs) assessing the uncertainties associated with hydrological inputs, parameters and model structural uncertainties. They can be built with the participation of stakeholders, and have BNs explicitly take into account and openly represent uncertainty in decision making and they offer the opportunity to couple networks with other types of model. Jucar`s River Basin Simulation Model was simulated by SIMGES (a tool of Aquatool), under historical l naturalized stream flow series and stochastically generated series, for the initial scenario and the management scenario. Data obtained from simulation scenarios was post processed with BNs tool (HUGIN), identifying the state of sub-groups of variables (volumetric reliability of the demand elements) given the states of other variables on which the sub-group is dependant (previous upper basin stream flow series and Reservoir final volume). Combining those tools the model could be used as a method able to structure participation and decision making. The goal is to provide information about the impact of diverse hydrological and proposed strategies conditions, by giving to the water manager the probabilistic inference of the initial conditions at the beginning of the hydrological year and the proposed strategy in the amount of water deliver to the end users.