Análisis de Incertidumbre en Modelación:Toma de Decisiones Basadas en Modelos Hidrogeológicos

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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.

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.

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.

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.

INTRODUCCIÓN

¿ QUIÉN DEBE PARTICIPAR ?

ANTECEDENTES DEL PROFESOR

¿ QUÉ ASPECTOS PRÁCTICOS PODRÁS APRENDER ?

Fono: + 56 2 24890800

DETALLES DEL CURSO

Santiago, Chile

25 - 27 Mayo 2015LugarHotel Holiday Inn

ValorUSD $1.000

Los costos incluyen:

ApuntesClasesTutorialesCoffee Break

El curso será dictado en inglés contraducción simultánea.

Inscripciones: www.srk.cl/es/CursoAim2015(CUPOS LIMITADOS)

cursoaim@srk.cl@CursoAIM2015

Parte 2

Teoría y Práctica de PEST: Calibración y Análisis de Incertidumbre

Agregando conocimientos a tu experiencia,un socio estratégico para tus negocios.

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.

PROGRAMA

Parte 1

Introducción a la Calibración, Incertidumbre y Toma de Decisiones Basadas en Modelos

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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