S.I.G. Y toma de decisiones. Control del riesgo a partir de analisis de sensibilidad y analisis de incertidumbre

  1. GÓMEZ DELGADO, MONTSERRAT
Supervised by:
  1. Joaquín Bosque Sendra Director

Defence university: Universidad de Alcalá

Fecha de defensa: 16 June 2003

Committee:
  1. Emilio Chuvieco Salinero Chair
  2. José Antonio Malpica Velasco Secretary
  3. Amparo Ferrer Rodríguez Committee member
  4. José Ignacio Barredo Cano Committee member
  5. José Miguel Santos Preciado Committee member

Type: Thesis

Teseo: 98693 DIALNET

Abstract

El presente trabajo pretende aportar una metodología que nos permita controlar el riesgo asumido en la ejecución de un modelo normativo, además de permitir evaluar los resultados alcanzados con el mismo. Esta metodología se basa en la aplicación conjunta de análisis de sensibilidad y análisis de incertidumbre. Dicha metodología será aplicada a un problema de planificación especialmente delicado como es la localización de un depósito de seguridad de residuos peligrosos. A partir de la revisión de la normativa legal, las indicaciones de los ingenieros especialistas en la gestión de estos residuos y los diferentes trabajos revisados y relacionados con este problema, se construirá el modelo más correcto posible para su resolución. Este modelo normativo está basado en el empleo de técnicas de evaluación multicriterio (en concreto el método de las jerarquías analíticas de Saaty y la sumatoria lineal ponderada) y en un entorno SIG. Una vez ejecutado el modelo, y obtenidos los resultados pertinentes, se procederá a ejecutar estos dos análisis. El análisis de sensibilidad se realizará a partir de los métodos que habitualmente se utilizan en el campo de las ciencias experimentales con el fin de averiguar su viabilidad en el campo que nos ocupa. Se aplicarán hasta tres métodos diferentes. El método Morris (de tipo "pantalla" y cualitativo), el método SOBOL' y el método FAST (estos últimos de tipo cuantitativo y pertenecientes al grupo de métodos globales basados en la varianza). Además se mostrará cómo los resultados de este análisis pueden ser utilizados para llevar a cabo una simplificación del modelo (a partir de la eliminación de los factores o parámetros menos significativos) y como medio de optimización de recursos (a partir de su aplicación en una zona piloto del área de estudio).