{"id":6148,"date":"2022-04-19T16:26:53","date_gmt":"2022-04-19T16:26:53","guid":{"rendered":"https:\/\/transferencia.tec.mx\/?p=6148"},"modified":"2023-09-10T03:48:22","modified_gmt":"2023-09-10T03:48:22","slug":"modelos-bayesianos-para-el-estudio-del-ambiente","status":"publish","type":"divulgacion-ciencia","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/divulgacion-ciencia\/modelos-bayesianos-para-el-estudio-del-ambiente\/","title":{"rendered":"Modelos bayesianos para el estudio del ambiente"},"content":{"rendered":"

Por\u00a0Jurgen Mahlknecht<\/strong><\/a><\/p>\n

Pablo Ruiz Picasso (1881-1973) alguna vez escribi\u00f3 que el arte es una mentira que nos hace ver la verdad, al menos aquella que nos es dado comprender. A su vez, George Edward Pelham Box (1919-2013) escribi\u00f3 que todos los modelos son equivocados, pero algunos son \u00fatiles. Con este aforismo, Box quiso decir, todos los modelos est\u00e1n equivocados porque son una simplificaci\u00f3n de la realidad, pero s\u00ed son \u00fatiles.<\/p>\n

Picasso y Box eran contempor\u00e1neos, el primero considerado el pintor de mayor influencia en el siglo XX, y el segundo el estad\u00edstico de mayor influencia en el siglo XX. Ambos trataron de expresarse sobre la naturaleza, pero usando herramientas muy diferentes \u2013 Picasso realizando pinceladas sobre lienzos y Box escribiendo ecuaciones sobre papel. Dadas las diferentes formas en que trabajaron, es notable que Box y Picasso hicieran declaraciones tan similares sobre la importancia central de la abstracci\u00f3n para la intuici\u00f3n.<\/p>\n

La abstracci\u00f3n juega un papel en toda iniciativa humana creativa: en el arte, la m\u00fasica, la literatura, la ingenier\u00eda y la ciencia. Creamos abstracciones porque nos permiten centrarnos en los elementos m\u00e1s importantes de un problema, aquellos relevantes para los objetivos de nuestro trabajo, sin distraernos con elementos que no son relevantes.<\/p>\n

Modelos cient\u00edficos<\/strong><\/h2>\n

Los modelos cient\u00edficos son, ante todo, abstracciones. Son declaraciones sobre el funcionamiento de la naturaleza que omiten deliberadamente muchos detalles y, por lo tanto, logran una comprensi\u00f3n que de otro modo quedar\u00eda oscurecida discursivamente. Proporcionan declaraciones inequ\u00edvocas de lo que creemos que es importante.<\/p>\n

Un principio clave en el modelado y la estad\u00edstica es la necesidad de reducir las dimensiones de un problema. Un conjunto de datos puede contener mil observaciones. Al reducir sus dimensiones a un modelo con unos pocos par\u00e1metros, podemos comprenderlo mejor. Sin embargo, debido a que los modelos son abstracciones y reducen las dimensiones de un problema, debemos tratar con los elementos que elegimos omitir. Estos elementos crean incertidumbre en las predicciones de los modelos, por lo que evaluar la incertidumbre es fundamental para la ciencia.<\/p>\n

La ciencia tendr\u00e1 un impacto en la medida en que pueda hacer preguntas importantes y brindarles respuestas convincentes. Hacerlo depende de establecer una l\u00ednea de inferencia que se extiende desde el pensamiento, la teor\u00eda y las preguntas actuales hasta una nueva comprensi\u00f3n asociada con la incertidumbre (Figura 1<\/strong>).<\/p>\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
Figura 1. El reto fundamental en la investigaci\u00f3n ambiental es establecer una l\u00ednea fidedigna de inferencia, extendiendo desde los conceptos y teor\u00edas actuales a las nuevas perspectivas asociadas con la incertidumbre.<\/figcaption><\/figure>\n

Modelos de Bayes<\/strong><\/h2>\n

Cient\u00edficos, periodistas, funcionarios y abogados por igual pueden afirmar correctamente que hacen afirmaciones basadas en evidencia, pero solo las declaraciones cient\u00edficas incluyen evidencia asociada con la incertidumbre cuantificada. Sabemos lo que es cierto s\u00f3lo en la medida en que podemos decir, con confianza, lo que es incierto. Afinar nuestro pensamiento sobre la incertidumbre y aprender a estimar adecuadamente fue el enfoque de Thomas Bayes (1702-1761) quien desarroll\u00f3 el Teorema de Bayes que expresa la probabilidad condicional.<\/p>\n

En esencia, los seguidores de la estad\u00edstica tradicional solo admiten probabilidades basadas en experimentos repetibles con una confirmaci\u00f3n emp\u00edrica mientras que los llamados estad\u00edsticos bayesianos permiten probabilidades subjetivas. El Teorema sirve entonces para indicar c\u00f3mo modificar nuestras probabilidades subjetivas cuando recibimos informaci\u00f3n adicional de un experimento. La estad\u00edstica bayesiana est\u00e1 demostrando su utilidad en algunas estimaciones basadas en el conocimiento subjetivo a priori.<\/p>\n

Los modelos Bayesianos son aplicables a una enorme variedad de problemas de investigaci\u00f3n (finanzas, negocios, marketing, medicina, seguridad de internet, filtros spam, econom\u00eda, inteligencia pol\u00edtica y militar, industria de seguros, operaciones de b\u00fasqueda y recuperaci\u00f3n, ambiente etc.), un enfoque que se puede entender desde los primeros principios y que se puede comunicar sin ambig\u00fcedades a otros cient\u00edficos, t\u00e9cnicos, comunicadores, actores involucrados y tomadores de decisiones.<\/p>\n

Las ciencias ambientales abordan una amplia variedad de problemas que requieren un enfoque interdisciplinario. Tales problemas incluyen cambios en los ecosistemas, eventos hidrol\u00f3gicos extremos como inundaciones o sequ\u00edas, procesos terrestres como volcanismo o deslaves, contaminaci\u00f3n del agua, suelo y aire, efectos del cambio clim\u00e1tico global.\u00a0 Estos problemas se caracterizan por una gran complejidad del proceso con grandes conjuntos de datos asociados, generalmente en el espacio y el tiempo, lo que da como resultado una alta dimensionalidad de los modelos.<\/p>\n

Aplicaciones recientes para el estudio ambiental<\/strong><\/h2>\n

Un ejemplo de aplicaci\u00f3n relativamente reciente es para evaluar la contaminaci\u00f3n difusa en los cuerpos de agua (r\u00edos, acu\u00edferos, presas, esteros) por nitratos, cuyo origen puede ser la aplicaci\u00f3n de fertilizantes, sistemas s\u00e9pticos y alcantarillado, operaciones o almacenamiento de esti\u00e9rcol, deposici\u00f3n atmosf\u00e9rica de gas de \u00f3xido de nitr\u00f3geno principalmente del tr\u00e1fico e industria, y el gas amoniaco proveniente de la agricultura.<\/p>\n

Los nitratos amenazan los ecosistemas acu\u00e1ticos y la salud humana. A menudo los nitratos en el agua se derivan de una mezcla de diferentes fuentes arriba mencionadas, pero es imposible identificar su origen y la contribuci\u00f3n de cada fuente mediante un an\u00e1lisis qu\u00edmico convencional. Por otro lado, ser\u00eda importante comprender los procesos de la contaminaci\u00f3n difusa ya que es clave para desarrollar un plan de gesti\u00f3n apropiado para la protecci\u00f3n de los recursos h\u00eddricos.<\/p>\n

A nivel t\u00e9cnico, se han adoptado trazadores ambientales (sustancias o componentes introducidos por procesos naturales o el hombre) para resolver los problemas de mezcla de fuentes y comprender el origen de la contaminaci\u00f3n del agua mediante un c\u00e1lculo determinista, pero estos modelos de mezcla lineales no pueden reflejar las diversas incertidumbres involucradas en una mezcla, lo que podr\u00eda dar lugar a un error en la evaluaci\u00f3n cuantitativa.<\/sup><\/p>\n

El modelo de mezcla Bayesiano, puede ser \u00fatil en resolver esta situaci\u00f3n, ya que puede producir la distribuci\u00f3n de probabilidad de la contribuci\u00f3n proporcional de cada fuente en funci\u00f3n de las incertidumbres de los par\u00e1metros de entrada, y con eso supera las limitaciones del modelo de mezcla lineal de fuentes (Figura 2). Es m\u00e1s preciso y demuestra ser \u00fatil para identificar no s\u00f3lo las contribuciones de la fuente dominante, sino tambi\u00e9n de otras fuentes potenciales.<\/p>\n

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Figura 2. Esquema del Modelo de Mezcla Bayesiano. Tomado de Mahlknecht (2021).<\/figcaption><\/figure>\n

Con esta nueva herramienta es posible generar planes de gesti\u00f3n m\u00e1s adecuados – menos equivocados y m\u00e1s \u00fatiles en el lenguaje de Box – para proteger el ambiente, y comunicar los resultados a los actores involucrados y tomadores de decisiones de una manera cuantitativa.<\/p>\n

Agradecimientos<\/strong><\/h2>\n

Se agradece a la Comisi\u00f3n Nacional del Agua (CONAGUA) y Servicio de Agua y Drenaje de Monterrey (SADM) por su apoyo recibido en la recolecci\u00f3n de informaci\u00f3n y log\u00edstica de campo durante los proyectos realizados relativos al tema de este art\u00edculo. La c\u00e1tedra de Econom\u00eda Circular del Agua FEMSA del Tecnol\u00f3gico de Monterrey (ITESM) y el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnolog\u00eda (CONACyT) brindaron apoyos financieros para el gasto operativo de las investigaciones, becas y est\u00edmulo del Sistema Nacional de Investigadores.<\/p>\n

El autor<\/strong><\/h2>\n

J\u00fcrgen Mahlknecht (Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores, nivel 2; jurgen@tec.mx) es doctor en geociencias por la Universidad de Recursos Naturales y Ciencias de la Vida en Viena, Austria. Es profesor investigador del Tecnol\u00f3gico de Monterrey, Campus Monterrey, y coordina el Grupo de Investigaci\u00f3n de Enfoque Estrat\u00e9gico Ciencia y Tecnolog\u00eda del Agua. Es co-l\u00edder de la c\u00e1tedra de Econom\u00eda Circular del Agua FEMSA del Tecnol\u00f3gico de Monterrey donde se tratan temas de Modelaje de los Recursos H\u00eddricos y el Nexo Agua-Energ\u00eda-Alimentos.<\/p>\n

\u00bfQuieres saber m\u00e1s?<\/strong><\/h2>\n

Mahlknecht, J.<\/strong> (2021) An\u00e1lisis de contribuci\u00f3n de fuentes de contaminaci\u00f3n en aguas subterr\u00e1neas y superficiales utilizando el Modelo de Mezcla Bayesiano. GEOS, Vol. 41, No. 2 (2021)<\/p>\n

Ju, Y., Mahlknecht, J.<\/strong>, Lee, K. K., Kaown, D. (2022). Bayesian approach for simultaneous recognition of contaminant sources in groundwater and surface water resources. Current Opinion in Environmental Science & Health, 100321. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.coesh.2021.100321<\/p>\n

Torres-Mart\u00ednez, J. A., Mora, A., Knappett, P. S., Ornelas-Soto, N., Mahlknecht, J.<\/strong> (2020). Tracking nitrate and sulfate sources in groundwater of an urbanized valley using a multi-tracer approach combined with a Bayesian isotope mixing model. Water Research, 182, 115962. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.watres.2020.115962<\/p>\n

Torres-Mart\u00ednez, J. A., Mora, A., Mahlknecht, J.<\/strong>, Daessl\u00e9, L. W., Cervantes-Avil\u00e9s, P. A., Ledesma-Ruiz, R. (2021a). Estimation of nitrate pollution sources and transformations in groundwater of an intensive livestock-agricultural area (Comarca Lagunera), combining major ions, stable isotopes and MixSIAR model. Environmental Pollution, 269, 115445. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.envpol.2020.115445<\/p>\n

Torres-Mart\u00ednez, J. A., Mora, A., Mahlknecht, J.<\/strong>, Kaown, D., Barcel\u00f3, D. (2021b). Determining nitrate and sulfate pollution sources and transformations in a coastal aquifer impacted by seawater intrusion\u2014A multi-isotopic approach combined with self-organizing maps and a Bayesian mixing model. Journal of Hazardous Materials, 417, 126103. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.jhazmat.2021.126103<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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