Optimización multi-objetivo como herramienta de decisión frente a diversos escenarios de pronóstico hidrológico

Abstract

El acelerado crecimiento demográfico de las poblaciones ubicadas a las márgenes de los ríos, sumado a un mundo con escenarios climáticos futuros cada vez menos predecibles en términos fenomenológicos, conforma una combinación compleja que implica nuevos desafíos en el campo de la prevención de daños contra inundaciones. Los modelos de pronóstico hidrológico constituyen potentes herramientas capaces de predecir con suficiente anticipación los valores de caudales máximos esperados, y el tiempo en el cual se espera que ocurran dichos picos de crecida. Sin embargo, se han identificados dos situaciones típicas de operación que los vuelven vulnerables. En primer lugar, estos modelos se caracterizan por disponer de una estructura altamente dependiente de la información a tiempo real de los valores de caudal medidos en la sección de interés. Ahora bien, durante un evento de gran magnitud, existe un riesgo potencial de falla del sistema de transmisión de datos, produciendo en ocasiones una degradación parcial o una pérdida total de dicha información. En estos eventos, el modelo se vuelve simplemente de simulación, ejercicio para el cual otro modelo (o el mismo parametrizado distinto) podría dar resultados más confiables. En segundo lugar, el complejo entramado de los modernos sistemas de alerta temprana frente a inundaciones requiere la predicción de valores de caudal para distintos tiempos de antelación. En estos casos, el modelo es forzado a emitir valores de caudal para horizontes de pronóstico en los cuales no fue calibrado. En síntesis, no existe en la actualidad una estrategia de adaptación de los modelos que les permita operar en condiciones distintas para los cuales fueron calibrados. En esta tesis se aporta una herramienta que permite al operador del modelo de pronóstico adaptar su funcionamiento a diversos escenarios típicos de operación no contemplados a partir de la calibración convencional. Para ello, se desarrolló una versión mejorada del algoritmo MOCOM-UA de optimización multi-objetivo como metodología de confrontación de los diversos escenarios alternativos, lo cual permitió ofrecer soluciones de compromiso capaces de abordar a un mismo tiempo más de una situación posible. Los experimentos fueron llevados a cabo para la pequeña cuenca del río Moros al noroeste de Francia de sólo 20,97 km 2 . Los resultados mostraron que, para un gran número de casos, existe un juego de valores para los parámetros capaz de optimizar simultáneamente ambos escenarios confrontados, volviendo la optimización muti-objetivo no estrictamente necesaria. Sin embargo, para el resto de los casos, la determinación del óptimo para cada escenario es decisiva en relación al éxito del valor estimado, convirtiendo al frente de Pareto en una herramienta fundamental para la toma de decisiones del operador del sistema de pronóstico hidrológico. Finalmente, el método MOCOM-UA adaptado en esta tesis, demostró mayor robustez en alcanzar en los sucesivos experimentos el mismo frente de Pareto, por lo cual se recomienda su uso, en lugar del método original, para los experimentos de esta naturaleza.