Desarrollo de un modelo numérico de calidad del agua en un marco probabilístico de soporte a las decisiones a escala nacional

Abstract

La necesidad de asegurar la disponibilidad efectiva del recurso hídrico ha llevado al desarrollo de modelos de calidad del agua a nivel de país o región. La incertidumbre asociada en estos modelos es un aspecto importante en la toma objetiva de decisiones. Este trabajo desarrolla un modelo de calidad del agua a escala nacional que incorpora el análisis de incertidumbre como herramienta objetiva para la planificación de las inversiones en el sector de saneamiento hídrico que sirve de apoyo al cumplimiento del Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) 6. Se propone una metodología que consiste en modelar la calidad del agua haciendo uso de distintas opciones de información hidrológica, climática y demográfica disponible a nivel de país. La simulación y transporte de los determinantes de calidad del agua tiene como unidad de análisis el tramo hidrológico. Los resultados son empleados en el cálculo de criterios para determinar el grado de priorización por distrito. Debido a la escala espacial, se emplean valores de literatura para las tasas de reacción y aportes per cápita, que son usadas en la estimación de la incertidumbre a través de simulaciones de Monte Carlo empleando distribuciones uniformes. Se utiliza funciones empíricas de distribución acumulada (ECDF) para comparar los resultados a través del estadístico D de Kolmogórov-Smirnov. Los resultados de cada modelación permiten obtener diferentes estimaciones del grado de priorización. El grado final de priorización es el promedio de cada priorización y la incertidumbre se representa como la desviación estándar de este promedio. La aplicación en Perú permite validar la utilidad y potencial de la herramienta en la gestión de la calidad del agua a escala nacional.

The need to ensure the effective availability of water resources has led to the development of water quality models at the country or regional level. The associated uncertainty in these models is an important aspect in objective decision making. This work develops a national water quality model that incorporates uncertainty analysis as an objective tool for planning investments in the water sanitation sector that supports the fulfillment of the Sustainable Development Goal (SDG) 6. A methodology is proposed that consists of modeling water quality using different hydrological, climatic, and demographic data options available at the country level. The simulation and transport of the water quality determinants, have the hydrological reach as the unit of analysis. The results are used in the calculation of criteria to determine the degree of prioritization by district. Due to the spatial scale, literature values are used for the reaction rates and per capita loads, which are used in the estimation of uncertainty through Monte Carlo simulations using uniform distributions. Empirical Cumulative Distribution Functions (ECDF) are used to compare the results through the Kolmogorov-Smirnov D statistic. The results of each modeling allow obtaining different estimates of the degree of prioritization. The final degree of prioritization is the average of each prioritization, and the uncertainty is represented as the standard deviation of this average. The application of the methodology to Peru allows to validate the usefulness and potential management of water quality at a national scale.