Investigadores de la UNNE desarrollaron un modelo de decisión que busca minimizar los riesgos de pérdidas económicas y maximizar el aprovechamiento del recurso hídrico, en una cuenca hidrográfica destinada a abastecer distintos tipos de riego. El modelo de apoyo a la decisión presentado es muy simple de implementar.
El modelo fue desarrollado para dar una solución a un problema real y concreto en la cuenca del río Paracatú-Brasil, de uso principalmente agrícola, en la cual no existen represas para regular los caudales, y era necesario decidir anualmente qué porcentaje de la demanda sería atendida para no malograr el resultado económico de esa campaña.
Sin embargo, por sus características, el modelo ajustado es considerado como un esquema de aplicación amplia, que no se limita a la cuenca estudiada originalmente.
El trabajo fue realizado por los ingenieros Jorge Víctor Pilar y Marcelo Justo Manuel Gómez, investigadores del Departamento de Hidráulica, de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE), quienes presentaron el modelo en un artículo publicado en la Revista Argentina de Ingeniería (RADI).
Según explican los autores, cuando se está planificando desarrollar una región a partir de las posibilidades que brinda un sistema hídrico que la abastece, es común caer en un exceso de optimismo, y la mayoría de las veces no es posible atender adecuadamente todas las demandas de los proyectos que podrían ser implantados, por lo menos no todos los años.
En ese sentido, para el caso en cuestión en la cuenca del río Paracatú-Brasil se propuso un modelo de decisión que busca minimizar los riesgos de pérdidas económicas y que combina conceptos de la Teoría de la Decisión y técnicas de programación lineal, aplicable a la fase de planeamiento operativo interanual de una cuenca hidrográfica para abastecer varios distritos de riego.
Así, se propuso un modelo para ayudar a los tomadores de decisiones en la tarea de definir, en un año hidrológico y teniendo en cuenta los distintos distritos de riego implantados en una región, qué demandas podrían ser atendidas para maximizar las probabilidades de beneficios o, lo que es lo mismo, minimizar los riesgos de pérdidas económicas.
EL PROBLEMA QUE SIRVIÓ DE BASE
El modelo fue desarrollado para atender la situación de la cuenca del río Paracatú, con una superficie de 45.625km2., ubicada al noroeste del estado de Minas Gerais, sudeste del estado de Goiás y al este del distrito federal de Brasilia, en Brasil.
En el momento en que se tomó intervención, la cuenca tenía una población de aproximadamente 320.000 habitantes, con principal uso agropecuario, contándose con 800.000 cabezas de ganado, 37.100 ha bajo irrigación por aspersión y un proyecto de aproximadamente 81.500 ha a ser incorporadas a la agricultura bajo riego.
El condicionante era que toda captación de agua debía ser hecha a “pelo de agua”, pues no existían (ni estaban previstas) represas para regular caudales. Además, según la legislación brasileña, el agua para abastecimiento humano y del ganado tienen prioridad sobre los demás usos (por ejemplo, el riego).
Satisfacer esas demandas prioritarias no ofrecía problemas prácticos, pues fue comprobado que, históricamente, aún en los períodos de mayores estiajes, ello se conseguía sin mayores problemas, por lo que la irrigación por aspersión era la que necesitaba ser analizada con especial cuidado, pues era la que presentaba conflictos importantes entre la demanda a ser atendida y las ofertas y, además, era el uso de mayor valor económico de la cuenca.
Ante tal escenario, la metodología desarrollada y aplicada en la cuenca del río Paracatú combina el criterio de “valor esperado-variancia” con lo que es llamado “factor de aversión al riesgo” y las probabilidades condicionadas de Bayes.
Esta metodología permitiría adoptar decisiones que minimicen los riesgos de pérdidas económicas.
Se destaca que el término riesgo es utilizado no en el sentido del valor numérico de una función densidad de probabilidad, sino en sentido relativo, significando que, de todas las decisiones posibles, la sugerida sería la que presenta menor riesgo de pérdidas.
Los investigadores a cargo del desarrollo mencionan la importancia de ajustar modelos que minimicen el riesgo de pérdidas, pues en caso que la oferta de agua supere la demanda se estará en una situación de desaprovechamiento de las disponibilidades hídricas, mientras que si la demanda superase la oferta, ya no sólo se tendrían beneficios malogrados por la falta de agua, sino que además se incurriría en gastos improductivos por la pérdida de los insumos (semillas, horas de laboreo, etc.) utilizados en las superficies que finalmente no podrán ser regadas.
RELEVANCIA
«El modelo de apoyo a la decisión presentado es muy simple de implementar y de llevar a la práctica, utilizando, por ejemplo, planillas de cálculo como Excel, específicamente a través del módulo Solver”, destacan el Dr. Jorge Pilar y el Dr. Marcelo Gómez.
Reiteran que representa un esquema de aplicación amplia, que no se limita a la cuenca estudiada originalmente.
