Resumen de Modelización estocástica y generación de escenarios para gestión de desastres
- español
La incertidumbre en los problemas de decisión plantea dos grandes retos: el tratamiento de la incertidumbre incorporándolo a un modelo de decisión, y su caracterización, normalmente a través de escenarios. En esta tesis se abordan ambos problema aplicados a la gestión de desastres en las fases previas a estos (prevención y preparación). Además de la alta aleatoriedad inherente a los desastres, se considera también la componente espacial de estos fenómenos que conlleva un aumento sustancial de la dificultad para tratarla. El estudio de la modelización estocástica y la generación de escenarios se particularizará en dos contextos diferentes, los desastres naturales en países en desarrollo y los incendios forestales.
En primer lugar, se presenta un modelo de preparación estratégica y táctica de la logística humanitaria para los países en desarrollo. Dicha preparación consiste en la toma de decisiones estratégicas para la localización y el dimensionamiento de los almacenes y en decisiones tácticas para el preposicionamiento de la ayuda humanitaria y la asignación del presupuesto anual. Se desarrolla un modelo estocástico multietapa que considera la operación en escenarios futuros de desastre para evaluar las decisiones estratégicas y tácticas. Estos escenarios operativos incluyen el aprovisionamiento de emergencia de bienes y su flujo a través de la red de transporte afectada por la catástrofe para satisfacer la demanda del escenario en los diferentes nodos de la red. Se establecen dos objetivos, por un lado, minimizar el exceso de presupuesto y, por otro, minimizar la demanda no satisfecha esperada.
Los modelos de preparación para los desastres, y en particular el desarrollado de localización de almacenes, requieren representar la incertidumbre sobre los desastres futuros para producir soluciones robustas ante ésta. Se presenta un método para generar escenarios de desastres naturales a partir de datos históricos. Además de obtener escenarios de volumen de demanda, se obtienen escenarios geográficos de éstos, utilizando una clasificación basada en una medida de distancia para obtener representantes de las clases.
Tanto el modelo de decisión como la metodología de generación de escenarios se ilustran sobre un caso de estudio en Mozambique, para el que se ha recogido información de diversas fuentes, incluido entidades en el propio país.
Esta metodología de generación de escenarios es válida para otros problemas que requieran una representación de escenarios de demanda tras desastres naturales, pero no es extrapolable a cualquier modelo o tipo de desastre. En concreto, se analiza también la incertidumbre en la toma de decisiones sobre los tratamientos del combustible para prevenir el impacto de los incendios forestales. Se desarrolla un modelo para estimar el riesgo de incendio en una zona definido como el valor esperado de las pérdidas debidas a un incendio, en función de las probabilidades de que arda cada sector en que se divide el territorio. La estimación de estas probabilidades se realiza mediante algoritmos de redes Bayesianas que requieren que el grafo que representa la propagación esté libre de ciclos.
Para evitar los ciclos se desarrolla una metodología para obtener escenarios de viento para los días en que se dan las condiciones más peligrosas, y a partir de estos escenarios se estiman las probabilidades de propagación.
Tanto el modelo como la metodología de generación de escenarios se aplican a un caso real de Andalucía para obtener el riesgo de incendio ante una configuración dada. Esta metodología permite así tener una medida para medir y comparar el efecto de actuar sobre el combustible en las distintas celdas. Además de permitir a los decisores tener una medida para comparar y cuantificar sus decisiones, ésta sería la función objetivo de un futuro problema de optimización que se planteara para seleccionar las celdas o sus conexiones sobre las que llevar a cabo el tratamiento de combustible.
- English
Uncertainty in decision problems poses two major challenges: the treatment of uncertainty incorporating it into a decision model, and its characterisation, usually through scenarios. This dissertation addresses both problems as applied to disaster management in the pre-disaster phases (prevention and preparedness). The spatial component of these phenomena is also considered, which leads to a substantial increase in its difficulty. The study of stochastic modelling and scenario generation will focus on two different contexts, natural disasters in developing countries and wildfires...
