Evaluación integradora de políticas de aguamodelado y simulación con sociedades artificiales de agentes

  1. Galán Ordax, José Manuel
Dirixida por:
  1. Ricardo del Olmo Martínez Director
  2. Adolfo López Paredes Director

Universidade de defensa: Universidad de Burgos

Fecha de defensa: 16 de marzo de 2007

Tribunal:
  1. Cesáreo Hernández Iglesias Presidente/a
  2. Javier Pajares Gutiérrez Secretario/a
  3. Alberto Garrido Colmenero Vogal
  4. Miguel Ángel Manzanedo del Campo Vogal
  5. Juan Luis Pavón Mestras Vogal
Departamento:
  1. INGENIERÍA DE ORGANIZACIÓN

Tipo: Tese

Teseo: 139131 DIALNET lock_openRIUBU editor

Resumo

La gestión del agua para consumo humano se ha basado históricamente en políticas del lado de la oferta, centradas en satisfacer el abastecimiento de la demanda, Sin embargo, en la actualidad y debido a su impacto ecológico y económico están siendo sustituidas por políticas basadas en la demanda. Este cambio requiere el uso de métodos de estimación de la demanda que incorporen de forma explícita las dimensiones socioeconómica y geográfica para valorar de forma integrada el efecto combinado y aislado de las distintas políticas. En esta tesis doctoral demostramos que la simulación y el modelado basado en agentes constituyen una aproximación metodológica robusta y rigurosa para abordar la complejidad multidimensional de la gestión del agua doméstica en áreas metropolitanas emergentes. En particular, integramos y adaptamos diferentes submodelos sociales -de dinámicas urbanas, de difusión tecnológica y de opinión, y de consumo de agua- en un modelo basado en agentes que a su vez enlazamos con un sistema de información geográfico (SIG). El resultado es un entorno computacional programado para realizar la simulación de políticas de demanda de agua en distintos escenarios. Hemos parametrizado el modelo general en la Región Metropolitana de Valladolid obteniendo interesantes resultados. Las conclusiones obtenidas de esta forma son difícilmente alcanzables por otra vía, empleando por ejemplo las técnicas convencionales de previsión. Mostramos de esta forma que la metodología descrita es capaz de complementar aquéllas ofreciendo visiones alternativas, realistas y rigurosas del problema.