Análisis de Sensibilidad: El Paso que los Modeladores Suelen Saltarse

¿Por qué el análisis de sensibilidad no es opcional?

Cada parámetro de un modelo de calidad del agua tiene incertidumbre: no se conoce con exactitud perfecta. La tasa de degradación de DBO, la reaireación, el coeficiente de Manning - todos tienen un rango posible de valores. El análisis de sensibilidad responde la pregunta: si el parámetro varía en un ±20%, ¿cuánto varía el OD mínimo en el río?

Sin análisis de sensibilidad, el modelador no sabe si está calibrando el parámetro más importante o uno que apenas mueve los resultados. Y la autoridad ambiental no puede evaluar cuán robusta es la conclusión ("el río puede asimilar el vertimiento") ante la incertidumbre de los datos.

Sensibilidad local: variación de un parámetro a la vez

El análisis de sensibilidad local es el más simple y el más usado en estudios de modelación de calidad del agua:

Seleccione el conjunto de parámetros a evaluar (tasas cinéticas, constantes hidráulicas).

Para cada parámetro, corra el modelo con +10% y −10% del valor base.

Calcule el cambio porcentual en la variable de respuesta (típicamente el OD mínimo o el perfil de DBO).

Repita con +20% y −20% para capturar no-linealidades.

Construya un gráfico de barras de sensibilidad: largo de la barra = impacto relativo de ese parámetro.

Los parámetros con mayor sensibilidad (mayor impacto en los resultados) son los que se deben calibrar con más cuidado y los que deben medirse con mayor precisión en campo.

Los parámetros típicamente más sensibles en QUAL2K

Sensibilidad global: análisis de Monte Carlo

El análisis de sensibilidad global hace variar todos los parámetros simultáneamente, muestreando el espacio de parámetros con miles de combinaciones posibles. El método de Monte Carlo es el más usado:

Se define una distribución de probabilidad para cada parámetro incierto (normal, uniforme, log-normal).

Se generan N conjuntos de parámetros (N = 1000-10000) por muestreo aleatorio.

Se corre el modelo para cada conjunto y se obtiene una distribución de resultados (distribución del OD mínimo).

Se calcula el percentil 5% y 95% de esa distribución: el "rango de incertidumbre" del resultado.

En Colombia, el análisis de Monte Carlo para modelos de calidad del agua todavía no es de uso generalizado en estudios de consultoría estándar, pero es creciente en estudios de alta complejidad y académicos.

Referencias

• Saltelli, A. et al. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. John Wiley & Sons.
• Chapra, S.C., Pelletier, G.J. & Tao, H. (2008). QUAL2K. Versión 2.11. US EPA.
• Fernandez, N. & Camacho, L.A. (2023). Water quality modeling of the Lenguazaque River Basin using QUAL2Kw. Water, 15(5), 868.
• Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible (2018). Guía Nacional de Modelación del Recurso Hídrico. Bogotá: MADS.