Análisis de Incertidumbre en Modelación: Toma de

Análisis de Incertidumbre en Modelación:
Toma de Decisiones Basadas
en Modelos Hidrogeológicos
INTRODUCCIÓN
El desarrollo económico industrial y minero lleva consigo la toma de decisiones tanto por parte
de las empresas así como de instituciones públicas, en donde en muchos casos el agua es un
factor de relevancia. En este escenario, costosos modelos hidrológicos y/o hidrogeológicos de
simulación son construidos, calibrados, y utilizados como herramienta predictiva de la
condición hídrica que permita tomar decisiones ambientales, que en algunos casos involucran
inversiones cuantiosas y riesgos medioambientales importantes. Sin embargo, aun cuando los
riesgos son reconocidos como parte fundamental de todo proyecto, en la mayoría de los casos
no existe una evaluación explícita del riesgo asociado a las decisiones basadas en modelos
numéricos.
¿Cuál será entonces la forma más eficiente de desarrollar y estructurar los modelos para
sustentar la toma de decisiones?
Este curso tiene como objetivo responder a preguntas como ésta, a través del uso de PEST.
PEST es un paquete de software estándar en la industria para la estimación de parámetros y
análisis de incertidumbre de modelos medioambientales complejos que permite responder a
las preguntas más importantes de modelación orientada a la toma de decisiones.
DETALLES DEL CURSO
Santiago, Chile
25 - 27 Mayo 2015
Lugar
Hotel Holiday Inn
Valor
USD $1.000
Los costos incluyen:
¿ QUIÉN DEBE PARTICIPAR ?
El curso está dirigido a modeladores y también a directivos/administradores de sistemas de
agua subterránea o superficial, los que se beneficiarán del conocimiento que se entregará
sobre el uso de los modelos y qué se puede esperar de ellos, desde el entendimiento del rol que
juega la parametrización para dar sentido a las predicciones hasta el análisis de cómo éstas
pueden estar erradas. Los participantes aprenderán de una herramienta que permita evaluar el
riesgo asociado con las estimaciones hídricas que inciden directamente en los costos
económicos de inversión y operación de un proyecto, así como en los costos medioambientales
de éstos.
Apuntes
Clases
Tutoriales
Coffee Break
ANTECEDENTES DEL PROFESOR
Inscripciones:
El Dr. John Doherty es autor de PEST, actualmente es consultor y profesor honorario en el
National Centre for Groundwater Research and Training, Australia. Se inició como geofísico de
exploración para luego seguir su carrera en la modelación ambiental. Desde entonces ha
trabajado en el sector gubernamental, privado y terciario. Su área de interés incluye continuar
el desarrollo de software y metodologías para solucionar problemas inversos mediante
modelos ambientales, cuantificación de modelos predictivos de incertidumbre y el ámbito del
adecuado uso de modelos en la toma de decisiones. Muchos de sus últimos trabajos involucran
el análisis del uso sustentable del agua y el análisis sobre el impacto regional sobre el sistema
agua subterránea debido a la extracción de gas carbonífero.
www.srk.cl/es/CursoAim2015
El curso será dictado en inglés con
traducción simultánea.
(CUPOS LIMITADOS)
Fono: + 56 2 24890800
[email protected]
@CursoAIM2015
¿ QUÉ ASPECTOS PRÁCTICOS PODRÁS APRENDER ?
Comprenderán la teoría que hay detrás de PEST y entenderán mejor sobre lo que pueden
esperar de los modelos y aprenderán a discriminar cuando se presente un modelo que pretende
tener habilidades de predecir el comportamiento futuro, si los resultados son cercanos a la
realidad esperada o simplemente una solución matemática al problema. El programa completo
de este curso se describe en las páginas siguientes. El curso será dividido entre presentaciones
y sesiones prácticas, con espacio para discusiones sobre temas de interés de los participantes.
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PROGRAMA
Parte 1
Introducción a la Calibración, Incertidumbre y Toma de Decisiones Basadas en Modelos
Muchas decisiones importantes en donde el agua es un factor de relevancia, se toman utilizando un “modelo ambiental calibrado”. Puede ser un
modelo de agua subterránea, un modelo de agua superficial o un modelo que integre ambos sistemas. Normalmente, se asignan contratos caros
para la construcción, revisión y uso de estos modelos. En muchos de estos contratos se asume que los modelos son complejos, que mejores modelos
significan una mayor complejidad y que la habilidad de un modelo de replicar el comportamiento histórico asegura su habilidad para predecir el
comportamiento futuro del sistema y para la toma de decisiones. Sin embargo, en contadas ocasiones se evalúa el riesgo asociado con las
estimaciones obtenidas, las que inciden directamente en los costos de inversión y operación que se hacen en la planificación de un proyecto, y en los
costos ambientales asociados a la afectación a receptores sensibles.
¿Será este el camino correcto para llegar a un modelo que se utilice como base para la toma de decisiones? Si no lo es, ¿cuál sería la mejor forma de
desarrollar y estructurar los modelos para sustentar la toma de decisiones, evaluar el riesgo y resolver conflictos?
Luego de entregar una breve introducción a PEST y sus programas anexos, la discusión se ampliará a temas que quedarán expuestos por la
calibración y los análisis de incertidumbre. En particular, se investigará cómo un modelo numérico podría dar cabida a dos tipos de información sobre
las cuales la decisión de manejo operacional y ambiental debe apoyarse, digamos conocimiento experto y antecedentes históricos sobre el
comportamiento del sistema. Se discutirá la problemática de una complejidad adecuada y la necesidad de una buena calibración. Se pondrá especial
atención en el hecho de que aún los modelos más complejos reproducen de manera deficiente el comportamiento real de los sistemas
medioambientales, por lo que siempre existe una probabilidad de que las predicciones estén erradas, y por lo tanto que exista un riesgo al tomar una
decisión. Se llegarán a conclusiones que pondrán en duda algunas creencias establecidas sobre las consideraciones que definen a un “buen
modelo”. Se entregarán sugerencias sobre las exigencias que deben cumplir los modelos ambientales que se utilizarán para sustentar decisiones
importantes de manejo operacional y ambiental, mediante una apropiada evaluación de la probabilidad de los modelos a estar errados y en
consecuencia del riesgo que se incurre al tomar una decisión.
Parte 2
Teoría y Práctica de PEST: Calibración y Análisis de Incertidumbre
La segunda parte del curso profundizará sobre las temáticas de calibración, simulación, y análisis de incertidumbre de un modelo numérico, para la
toma de decisiones y análisis de riesgo de proyectos industriales y/o mineros, en donde el agua es un factor de importancia, a través de la teoría y
práctica del paquete de softwares PEST.
Los siguientes temas serán abordados en la segunda parte del curso: no unicidad de los modelos numéricos, la necesidad de regularización al
solucionar problemas inversos, “Super-parámetros” y SVD-Assist, “ruido” en mediciones y “ruido” estructural, Análisis de incertidumbre lineal y no
lineal, Null Space Monte Carlo (NSMC), comprobación de hipótesis a través de un modelo, PEST en modo “Pareto”, entro otros.
Para demostrar la teoría se utilizarán muchos ejemplos reales. Los participantes al curso ganarán experiencia en el uso de PEST y programas anexos
a través de ejercicios tutoriales sobre inversión regularizada, análisis estadístico post-calibración y análisis de incertidumbre predictivo no lineal.
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