El problema del agua y la inteligencia artificial Inés María Bebea González [email protected]

Universidad Carlos III de Madrid

ABSTRACT

Las alteraciones del clima y los cambios inducidos por la acción humana afectan y afectarán los recursos de agua dulce a nivel mundial. A su vez, el acceso a los recursos hídricos en determinados territorios es sumamente difícil, llegando a causar la muerte de millones de personas. El agua es además un derecho fundamental, previo a la consecución de otros derechos y al desarrollo de los pueblos. La ingeniería civil actual y las últimas técnicas de la inteligencia articial son herramientas conocidas y probadas en la gestión de los recursos hídricos como son las redes neuronales (NN) y la lógica difusa (fuzzy logic). ¾Por qué no aplicar la inteligencia articial al desarrollo?

Palabras clave

Inteligencia Articial, recursos hídricos, agua, desarrollo, redes neuronales, lógica difusa

1.

EL AGUA: UN PROBLEMA GLOBAL

Desde los años ochenta, el problema de la agua está a las agendas de desarrollo. La población de nuestro planeta, con más de 6.000 millones de personas se enfrenta con una grave crisis del agua. El estado de pobreza de un amplio porcentaje de la población mundial así lo reeja [2]:

• 1.100 millones de personas carecen de instalaciones sanitarias para abastecerse de agua potable, • 2.400 millones de personas no tienen acceso a sistemas de saneamiento, • más de dos millones de personas, la mayoría niños menores de 5 años, murieron en el año 2000 por enfermedades relacionadas con el agua.

Aunque Naciones Unidas reconoce el derecho humano al agua como un factor indispensable para vivir dignamente y como una condición previa para la realización de otros derechos, y si bien los gobiernos se comprometieron a reducir la falta de acceso al agua y al saneamiento con los Objetivos de Desarrollo del Milenio, actualmente no solo no hay progresos signicativos, sino que el problema se agrava con el proceso de mercantilización de la agua. El agua, como recurso, se distribuye en acuíferos y cuencas superciales que forman una red a través de la intervención humana. Es un bien local de por sí ligado al territorio, de modo que su gestión debería tener esto en cuenta. Desde el punto de vista de los derechos de las personas y la justicia distributiva, el agua puede ser tratada desde tres perspectivas: como derecho humano (agua para la vida, sin posibilidad de "precio" o contrapartida), como derecho ciudadano (derecho al agua para usos derivados de un contrato social que exige algún tipo de contrapartida cívica) y agua, la excedentaria, que puede ser tratada como mercancía económica sujeta a un régimen de regulación similar al de otros mercados. Finalmente, las distintas peculiaridades de la sostenibilidad del acceso al agua potable y su correcta gestión en medio rural, urbano y peri-urbano, deben también ser contempladas en el complejo panorama de la gobernanza del agua. Las debilidades institucionales y la falta de empoderamiento ciudadano, tanto en algunos medios rurales con pocas oportunidades, como en las degradadas situaciones de amplios territorios periurbanos de las ciudades del Sur, han ser tenidas en cuenta cuando se trata de hallar mejores soluciones para la gestión pública del agua. La situación es especialmente difícil en las zonas rurales, aquellas que concentran los índices de cobertura de servicios más bajos, donde los recursos se encuentran mas concentrados y los poderes locales son más débiles técnicamente, económicamente y democráticamente. La construcción de espacios políticos desde la sociedad civil son necesarios en el proceso de refuerzo del estado de derecho, y de la aparición y legitimación de las instituciones que garantizan el acceso y el uso justo de los recursos hídricos, como un elemento clave

para el desarrollo humano y la gobernabilidad en los países del Sur.

2.

UN CASO CONCRETO: CABO VERDE

Cabo Verde es un país africano de 440.000 habitantes, que forma un archipiélago de 10 islas con una extensión de 4.033km2 y está situado frente a la costa de Senegal. Cabo verde se encuentra entre los países que la FAO denomina Small Island Developing States (SIDS), los cuales comparten una geografía muy particular y que, pese a estar rodeados de agua, tienen una fuerte carencia de recursos de agua dulce. En estos países [1], la falta de sistemas de distribución de agua efectivos y el consumo irresponsable de agua, unido al aumento de la población y el turismo en expansión, contribuyen a la sobreexplotación y la contaminación de las aguas. La subida del nivel del mar y la extracción de arena para la construcción favorecen la intrusión de agua salada en los pozos. A lo largo de la historia de Cabo Verde, la falta de lluvia

Figure 2:

Mujer caboverdiana transportando agua

potable.

de los campos (ver Figura 3, [8]). Sin embargo, debido a la reducida extensión de este pequeño país, las condiciones de potabilización y abastecimiento en las islas son mucho mejores que en el continente africano.

Figure 1:

Gravedad de la degradación del suelo fértil inducida por los humanos (Fuente: FAO).

provocó grandes sequías, causando la muerte de miles de personas por inanición [9]. En las crisis de los años cuarenta, Santiago, la isla más poblada del archipiélago, perdió el 65% de su población. Aunque se había constatado que cada quince años se alternaban ciclos de lluvias con otros de sequías, desde la década de los sesenta hasta la actualidad hay un declive de las precipitaciones en Cabo Verde cuyo término se desconoce. La lluvia normalmente cae de forma catastróca y torrencial inltrándose en el terreno, donde se almacena. Uno de los mayores problemas es que el agua se deposita en los lugares menos fértiles, en zonas despobladas, lo que diculta el transporte y encarece su coste. Aunque se han probado diferentes métodos, el resultado es que son caros o poco fructíferos. Actualmente, gran parte del agua potable proviene del subsuelo y el resto de la desalinización del agua de mar. La obtención de esta última cuesta tres veces más que la primera. São Vicente, Boa Vista y la capital Praia (Santiago) funcionan con este sistema. En Cabo Verde el agua subterránea se explota a partir de la captación de manantiales por medio de galerías o por perforaciones hasta los 100 metros de profundidad. Es patente también la sobreexplotación del agua empleada en irrigación

El agua potable en Cabo Verde tiene un precio variable según la zona o forma de distribución: canalizada o transportada mediante camiones cisterna. En los pueblos o ciudades se almacena en los depósitos de las casas con una bomba eléctrica y se suministra cada dos días. Casi la mitad de la población, que no dispone de agua corriente, utiliza las fuentes públicas. Mujeres y niñas transportando cubos o barreños en sus cabezas o niños montados en burros, cargados de garrafas de plástico, son imágenes diarias en todas las islas, donde, para obtener algunos litros de este recurso fundamental se deben recorrer largas distancias. Una gestión y utilización ecientes de las aguas está intimamente relacionado con su uso en el campo, depuración y tratamiento de aguas, y la resolución de conictos entre grupos de beneciarios. Según la FAO [5], las predicciones de consumo y el desarrollo y gestión de soluciones deberá considerar las demandas hídricas de todos los sectores, incluida la agricultura. Existe la necesidad, por tanto, de políticas integradas bajo el marco institucional y legislativo vigente, que incluyan a todos los sectores económicos. Recientemente, la Agencia de Cooperación Austríaca ha elaborado un proyecto de IWRM [3] (Integrated Water Resource Management) en el valle Ribeireta, en la isla de Santiago. Aunque la región bañada por las aguas del río Rivereta es un área de gran potencial agrícola, el campo se ve amenazado por inundaciones en la estación de lluvias y por

elevado tiempo de cómputo y puede resultar excesivamente sensible a ciertos parámetros y variables del sistema. Recientemente, se han propuesto nuevas técnicas de inteligencia articial para la resolución de problemas relacionados con el modelado y gestión de sistemas hídricos. Dada la participación e interdependencia de diversos sectores en el agua, como recurso natural, se denen una serie de tareas derivadas de la aplicación de redes neuronales (NN) y lógica difusa [7]:

Figure 3:

Distrubución del consumo de agua dulce en Cabo Verde.

una escasez extrema de agua en la estación seca. A su vez, siempre está presente la tarea de reconciliar el problema de abastecimiento de agua potable a la población con el uso de agua para la agricultura. IWRM promueve el desarrollo de medidas e instrumentos reguladores con la colaboración de la población agectada para ofrecer un sistema justo y sostenible. Se han establecido estructuras de operación y mantenimiento de la infraestructura técnica y la producción agrícola en campos cultivados irrigados y secos ha aumentado, incluso en áreas más alejadas. Las actividades de este programa se realizaron junto a la población local e instituciones relevantes, siendo acompañadas de programas de formación.

3.

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GESTIÓN DEL AGUA

Actualmente, la gestión del agua no se entiende sin considerar los sistemas hídricos en su conjunto con todos los factores que pueden inuir en ellos y su relación con otros sistemas externos. Las políticas de gestión del agua se basan ahora en la creación y mantenimiento de un medio ambiente sostenible, teniendo en cuenta las demandas ejercidas sobre diversos agentes sobre el sistema hídrico. De esta forma, la gestión y control del agua se ha tornado una tarea compleja que abarca un amplio espectro de actividades como predicción, planicación, diseño, operación y mantenimiento. Estas tareas se realizan dentro de un marco social, institucional y político determinados. En este sentido, la particularidad de los proyectos de gestión del agua (abastecimiento, calidad y saneamiento) a realizar en los países menos desarrollados se fundamenta en estas características concretas de dicultad de acceso a los recursos naturales, falta de apoyo institucional y escasa responsabilidad y capacidad organizativa respecto del consumo humano de agua y su uso con nes agrarios.

La creación y mantenimiento de sistemas de recursos hídricos regionales requiere una localización óptima de los recursos para diversos grupos de interés: principalmente consumo humano y uso agrícola en ambientes rurales en PVD (países en vías de desarrollo). Para afrontar la diversidad de criterio de la mejor manera posible, generalmente se utilizan sistemas de toma de decisiones capaces de generar estrategias de control de los recursos hídricos a nivel local y estatal. Sin embargo, esta herramienta de toma de decisiones precisa de

• Evaluación. Abarca desde la estimación de los recursos de aguas superciales y subterráneas a modelos ecológicos que emplean una descripción matemática de procesos físicos y químicos. Aunque estos modelos deterministas son bastante buenos, las redes neuronales (NN) son mejores a la hora de generalizar relaciones complejas entre variables. La gestión de la calidad del agua suele ser un problema en el que se dispone de información escasa e imprecisa, dado que se realizan correcciones en base a requerimientos subjetivos o enfermedades humanas. Pese a la existencia de modelos numéricos, las redes neuronales son capacesde cubrir la necesidad de calibración de los modelos de calidad del agua. Entonces, si se conocen las variables signicativas, sin saber las relaciones exactas, las NN son capaces de ajustar una función con múltiples parámetros a la información existente y de predecir las posibles relaciones futuras. Otros ejemplos de esta clase de problema son: la predicción de precipitaciones, el nivel del agua y las relaciones de la descarga, demanda de agua potable, ujo y transporte del sedimento, etc. En las tareas de identicación y clasicación de los datos, las redes neuronales no supervisadas suelen incluir herramientas de auto-organización, y en su capacidad de generalización pueden ser útiles para encontrar soluciones óptimas. • Diseño. El análisis y diseño de estructuras para la gestión de agua abarca abastecimiento de agua, saneamiento, hidrodinamismo y protección medioambiental. El diseño ingenieril de estructuras podría ser aprendido mediante técnicas de inteligencia articial, aunque todavía no existen publicaciones al respecto. Para el caso que nos ocupa, desde hace casi tres décadas, diversos agentes de la cooperación internacional han realizado numerosos proyectos de abastecimiento y gestión del agua en comunidades rurales aisladas en PVD, lo cual reúne además una serie de experiencias y condiciones comunes que podrían ser consideradas para el diseño de estructuras en el marco de proyectos de desarrollo sostenible en dichos paísses. • Planicación. La aplicación de técnicas de inteligencia articial en tareas operacionales de planicación dentro del sistema hídrico, como es la predicción de la demanda de agua potable, es esencial para la gestión por parte de las autoridades del agua, ya sean instituciones, asociaciones u ONGs. Además de ofrecer mejores resultados que los modelos de predicción es-

tadística, puede optimizar la solución. • Operación. Son tareas de operación y control del sistema hídrico. Las redes neuronales pueden aportar al aprendizaje de las relaciones entre la decisión óptima y los factores que inuyen en el sistema. Algunos ejemplos son el control de sistemas de recogida de aguas, gestión de aguas urbanas y saneamiento, y el abastecimiento de agua potable.

cruda y la turbiedad son los parámetros más importantes que afectan en los procesos del tratamiento.

4.2 

Saneamiento de agua para consumo humano Control de los procesos de tratamiento del agua.



Identicación de fuentes de contaminación.



Depuración de aguas subterráneas.

• Mantenimiento. Una tarea típica es la detección de fallos en un sistema hídrico, ya sea en las fases de distribución o tratamiento del agua. El carácter incierto de la causa del fallo (pérdidas por goteo, estado de las válvulas, etc.) hace que su identicación sea posible efectivamente utilizando técnicas de inteligencia articial.

4.

REDES NEURONALES EN SISTEMAS HÍDRICOS

Una red neuronal es un sistema de procesado de información que pretende replicar el funcionamiento del cerebro humano en cuanto a las operaciones y conexiones existentes entre neuronas. Es una función con parámetros que se ajustan de manera que la salida sea similar a la salida medida en una secuencia de datos ya conocida.

4.1



Niveles de consumo y calidad del agua potable Predicción del consumo de agua.



Calidad del agua.

Predecir el consumo de agua en una comunidad es complicado, dada la cantidad de factores que inuyen. Aafjes (1997) investigó una predicción a corto plazo del consumo de agua comunitario de varias formas: usando un sistema experto tradicional, una red neuronal (NN) y por último la combinación de ambos. En su experiencia, Aafjes relaciona datos de consumo de diferentes días de la semana y otros factores como por ejemplo la presión del aire, la radiación global, la temperatura y la precipitación. La exactitud de la predicción del consumo de agua basado en red neuronal fue satisfactoria. Para la predicción a corto plazo, la comparación del resultado del modelo de NN con el resultado del modelo basado en el análisis estadístico convencional (ARIMA) demuestra una mejora en el modelo de NN.

La valoración de la evolución de la calidad del agua desde la planta de tratamiento al consumidor es importante. Durante el transporte del agua a través de la red de distribución, la concentración de clorina residual garantiza la calidad del agua microbiológicamente. Zhang y Stanley (1997) investigaron el problema del pronóstico de la calidad del agua cruda que llega a la planta de tratamiento usando un modelo de red neuronal. Para satisfacer los cambios en calidad del agua entrante y proveer agua de alta calidad a los consumidores, ajustando los procesos del tratamiento de una manera óptima, es deseable saber la calidad del agua entrante por adelantado. Gracias a investigaciones anteriores se obtuvo como resultado que el color del agua

4.3



Es una tarea compleja, especialmente determinar numéricamente todas las diferentes reacciones sico-químicas que se producen a pequeña escala, dado que son procesos no lineales. Las descripciones matemáticas no son sucientes para controlar los procesos en tiempo real, de modo que es un experto quien determina la dosis química de diversas fases del tratamiento. Las redes neuronales se utilizan para controlar los procesos de coagulación-oculación-sedimentación y determinar la dosis óptima en base a los parámetros de calidad del agua entrante al sistema (Zhang and Stanley, 1999). Götz (1998)realizó un estudio comparativo para la identicación de posibles fuentes de contaminacion de dioxinas en ríos y sedimentos utilizando una red neuronal de Kohonen y técnicas estadísticas con muchas variables. Los datos empleados en las clasicaciones eran muestras de fuentes de contaminación posibles a lo largo del ríao como pesticidas, fábricas, etc. que se recogían en forma de muestras de aire, sedimentos, partículas en suspensión, agua supercial, etc. La limpieza de un acuífero contaminado es un problema muy complejo y costoso. El método utilizado es el de bombeo y tratamiento. Luego es necesario un sistema que extraiga y devuelva el agua al acuífero una vez haya sido tratada esta. Por lo que las técnicas de optimización se utilizan para determinar las tarifas de bombeo óptimas. Para conseguir estas técnicas de optimización es necesario un modelo de simulación. Maskey (2000) ha investigado la posibilidad de aplicar redes neuronales para replicar el modelo de simulación. El modelo de redes neuronales ha sido entrenado en base a los datos de la simulación (tarifas de bombeo) para producir el tiempo óptimo de limpieza o coste de la limpieza. El resultado obtenido por la NN demuestra una exactitud razonable. La red neuronal debe ser entrenado en intervalos más no que con las variables de decisión para producir un resultado exacto.

Aguas costeras Control del nivel de las mareas.

La predicción del nivel de subida de las mareas en los puertos es una tarea importante no sólo en situaciones de tormenta sino también en tareas de gestión diaria. El sistema de predicción con programas de modelado altamente complejos incluye enorme cantidad de datos y requiere experiencia personal(Breitscheidel, 1998). Entonces, una forma de incorporar este conocimiento a técnicas de modelado numérico es usar redes neuronales y otras técnicas de inteligencia articial. La red neuronal (NN) ha sido aplicada para predecir el nivel del mar y las componentes del viento en determinadas localizaciones, obteniéndose resultados satisfactorios.

5.

• EU TELEFLEUR. Telematics assisted handling of ood emergencies in urban areas [4]. El objetivo de este proyecto es el desarrollo de un sistema operacional comprensible para responder a emergencias de inundación en zonas urbanas que sintetice la tecnología telemática punta y la predicción avanzada de meteorología e hidrología, todo ello en un Sistema de toma de decisiones (DSS).

LÓGICA DIFUSA EN SISTEMAS HÍDRICOS

La lógica difusa es una técnica de la inteligencia computacional que permite trabajar con información con alto grado de imprecisión aportando conclusiones de manera simple. En general, la lógica difusa imita como una persona toma decisiones basada en información con las características mencionadas. A continuación se muestran algunas aplicaciones: 





6.

• EU ELTRAMOS. Electronic trading of modelling services and assets for engineering SMEs and institutes. ELTRAMOS incluye un servicio de toma de decisiones para la selección de software hidráulico (DSS/SS).

Análisis de la calidad del agua.

El problema de la calidad del agua tiene muchas incertidumbres inherentes, que lo hacen conveniente para la aplicación de técnicas de lógica difusa. Los estándares de la calidad del agua pueden ser denidos por transiciones suaves desde calidad deseable a nivel inadecuado. Iwanaga (1997) realizó un estudio comparativo entre el uso de la lógica difusa y del análisis de la regresión múltiple para analizar la calidad del agua. Este estudio se realizó en Japón. Tras comparar ambos resultados y concluyó que el funcionamiento de la lógica difusa era mejor que el modelo profético convencional.

• EU ETNET 21. Environment-Water - European Thematic Network of Education and Training for EnvironmentWater • EU OSIRIS. Operational Solutions for the Management of Inundation Risks in the Information Society • Aplicación de redes neuronales y lógica difusa a la gestión del agua

Clasicación de la calidad del agua.

• Data mining, knowledge discovery and data-driven modelling, con aplicación a la ingeniería civil

Clasicar la calidad del agua es exactamente una de las tareas principales para el problema de la gestión de la calidad del agua, particularmente cuando hay un aumento de preocupación por el impacto ecológico de la contaminación del agua. Lee (1997) ha investigado una clasicación de la calidad del agua, su toxicidad y rareza usando el sistema difuso basado en reglas (FRBS: Fuzzy Rule-Based System). El uso del FRBS se compara con el uso de la clasicación normal del sistema experto, ya que se basa en la misma base de reglas. El resultado de la comparación demuestra claramente que el uso de FRBS puede ocuparse del problema absolutamente más cercano a la realidad y puede proporcionar una salida curvada en vez de un gráco de barras obtenido por el convencional sistema experto, reduciendo así la inexactitud.

• Modelado de redes neuronales articiales de procesos de sedimentación en el puerto de Rotterdam • Uso de clasicadores de redes neuronales articiales para la identicación de tipos de suelo • Desarrollo de pautas para la rehabilitación estructural, hidráulica y medioambiental de desagües • Redes neuronales articiales en la predicción diaria del caudal de los ríos • Teoría del caos y redes neuronales en la prediccion de inundaciones a nivel del mar en el Mar del Norte para navegación

Pronóstico de sequía.

Pongracz (1999) realizó un estudio un sistema FRBM (Fuzzy Rule-Based System) para pronosticar sequías en los EEUU. Este sistema se basaba en los datos atmosféricos del patrón de circulación del fenómeno de EL Niño/Southern Oscillation (ENSO). En este estudio, se evaluaba de forma mensual el Southern Oscillation Index (SOI), que es el mejor indicador de los acontecimientos calientes y fríos del ENSO. El índice de indicación de sequía es el Palmer Modied Drought Index (PMDI), el cual se basa en el principio del equilibrio entre la fuente de la humedad y la demanda sin la implicación de cambios articiales. El sistema fue utilizado para 8 divisiones del clima de Nebraska y del resultado obtenido parece ser razonable. La correlación media entre las observaciones y los valores estimados son del 75-80%. Esto conrma que en la sequía inuyen una gran cantidad de fenómenos atmosféricos, hidrológicos, agrícolas, que no fueron considerados en el estudio.

ALGUNOS PROYECTOS APOYADOS POR UNESCO

• Utilización de técnicas evolutivas y otros en la optimización de los recursos hídricos y la calibración del modelo

7.

CONCLUSIONES

El Informe de las Naciones Unidas sobre el Desarrollo de los Recursos Hídricos en el Mundo [6] es una amplia reseña que ofrece un panorama global sobre la situación de los recursos hídricos del planeta y tiene como objetivo proporcionar a los responsables de la toma de decisiones una herramienta para la implementación de políticas que favorezcan un uso sostenible de los recursos hídricos. Esta experiencia, que estudia tanto variables globales como una serie de estudios de casos concretos de gestión de los recursos hídricos en los países menos desarrollados, se suma a multitud de proyectos de desarrollo realizados por diversos agentes de la cooperación internacional en los últimos cuarenta años. Como hemos dicho, el acceso al agua es un derecho fundamental que es base para la consecución de otros derechos y también por tanto, primordial en su satisfacción para el desarrollo de los pueblos. Estos conocimentos pueden ser estudiados conjuntamente con diversas técnicas de la inteligencia articial.

En general, parece que pese a que las técnicas de inteligencia articial podrían servir al desarrollo, gran parte de estas técnicas y sus aplicaciones están todavía en fase de experimentación y pruebas en las respectivas instituciones que los desarrollan, siendo costoso investigar y testar aplicaciones en paises del Sur. Con la breve explicación de la situación del agua en Cabo Verde es posible vislumbrar cómo algunos de estos proyectos que utilizan redes neuronales y lógica difusa para la gestión de sistemas hídricos pueden ser aplicables a las necesidades concretas de la población caboverdiana: gestión de la distribución y saneamiento de aguas, mantenimiento de los sistemas hídricos, control de la calidad del agua, saneamiento y reutilización del agua, control de la contaminación de aguas subterráneas (principal fuente del recurso), predicción de riesgos de inundaciones, control de las mareas y el nivel del mar para evitar la salinización de los pozos, etc. Sin embargo, los ejemplos expuestos en este trabajo han sido desarrollados para ser aplicados en países desarrollados, como Europa, Japón o Estados Unidos. De modo que es indispensable recordar las particularidades de las condiciones de desarrollo actuales de los países del Sur, su situación medioambiental y la concienciación de la población para un buen uso del agua, entre otros factores. Se trata de una tarea extremadamente compleja, pero tenemos las herramientas y la experiencia suciente para llevarlo a cabo. La inteligencia articial puede tener, sin lugar a dudas, un papel importante en las agendas del desarrollo en las próximas décadas.

8.

REFERENCIAS

[1] Alliance of small island states. http://www.sidsnet.org/aosis/. [2] Campaña del agua de ingeniería sin fronteras. http://agua.isf.es. [3] Cooperación austríaca. http://www.ada.gv.at. [4] Departamento de hidroinformatica de la unesco−ihe . http://www.hydroinformatics.org. [5] Food and agriculture organization of the united nations (fao): Country proles. http://www.fao.org/. [6] Programa mundial de evaluación de los recursos hídricos. [7] Stowa. http://www.stowa-nn.ihe.nl/. [8] Water resources and freshwater ecosystems cape verde . http://earthtrends.wri.org/. [9] Elisenda Copons. Cabo Verde. Laertes Ediciones, 2003.