Modelos hidrológicos de ayuda a la decisión en tiempo real basados en técnicas de inteligencia artificial

摘要

La tesis presenta dos entornos de representación del conocimiento, SIM y CYRAH, que pueden utilizarse como ayuda a la decisión en tiempo real para previsión de avenidas en las cuencas mediterráneas. El proceso de toma de decisiones durante una inundación pasa por determinas etapas en las que se superan las posibilidades que actualmente ofrecen los modelos matemáticos clásicos de cálculo hidrológico. La toma de decisiones normalmente tiene lugar en un ambiente profesional en el que la incertidumbre impone limitaciones de tipo práctico a la utilización de modelos de simulación. Los sistemas basados en el conocimiento ofrecen la posibilidad de representar los verdaderos razonamientos y juicios de valor que realizan los expertos para construir un modelo que incorpore el conocimiento profesional que generalmente se aplica en estas situaciones. En primer lugar se presenta un estudio general del proceso de toma de decisiones durante una inundación. La previsión de avenidas en la vertiente mediterránea está influenciada en gran medida por las características meteorológicas, topográficas y geomorfológicas de sus cuencas. Ríos cortos, pendientes fuertes, deforestación y lluvias torrenciales son las causas fundamentales de la respuesta rápida e intensa a las lluvias de la zona y las consiguientes inundaciones. Un sistema de previsión ha de cumplir requerimientos muy fuertes: ha de ofrecer respuesta inmediata con un cierto grado de exactitud bajo circunstancias muy exigentes, como la imprevisible evolución de la situación meteorológica o el desconocimiento del comportamiento físico de las cuencas. Debido a la necesidad de manejar conocimientos cualitativos y valoraciones sobre los fenómenos físicos, la ayuda a la decisión se plantea bajo un enfoque de sistema experto, y, en consecuencia, se presenta una metodología de construcción de modelos de este tipo. La representación adecuada de los procesos físicos obliga a adaptar con este fin el diseño de la base de conocimiento y el motor de inferencia del sistema experto. Por tanto, la arquitectura que se propone para estos sistemas basados en le conocimiento combina los esquemas de razonamiento profesional seguidos por los hidrólogos, como los modelos tradicionales de simulación, con los esquemas simbólicos de resolución de problemas, como las reglas y marcos. El sistema de ayuda a la decisión se concibe como un entorno inteligente que sea capaz de identificar automáticamente el escenario de problemas que se podría plantear consistente con el conjunto de datos que se recibe durante la inundación. La posibilidad de orientar la búsqueda de problemas con un modelo simplificado y posteriormente refinar y ajustar la valoración original utilizando el análisis numérico es una estrategia clásica de resolución de problemas en la ingeniería. Este enfoque es la base de la estructura de los entornos que se presentan, bajo el punto de vista global de la previsión de avenidas en tiempo real. Se presta una atención especial al hecho de que las entradas y el comportamiento del sistema físico sólo se conocen parcialmente y, por tanto, es necesario asumir un cierto grado de incertidumbre en los datos. Como resultado de la investigación se presentan dos modelos originales: SIM y CYRAH. Ambos son aplicaciones de tipo mixto, a mitad de camino entre los sistemas clásicos de simulación numérica, basados en modelos matemáticos, y los sistemas de inteligencia artificial, basados en representación simbólica del conocimiento y procesos de inferencia. Para representar el comportamiento del sistema físico es necesario asumir una línea básica de razonamiento, pero la mayor parte del conocimiento que incorporan los sistemas se pretende que sea declarativo; esto es, definido por el usuario para adaptarse a su forma peculiar de entender el proceso de la toma de decisiones. El entorno SIM (Simulación e Inferencia con Modelos) permite hacer simulaciones del comportamiento de las cuencas a partir del conocimiento que el usuario tiene de ellas. Para ello representa el razonamiento sobre el comportamiento de un sistema físico mediante dos modelos numéricos de simulación, SAVEL y REBOLSA, integrados en un entorno de representación del conocimiento, SAR. SIM constituye un entorno de simulación basado en el conocimiento, en el que el usuario propone los criterios con los que se deben gestionar con información parcial modelos de cálculo hidrológico que no están totalmente calibrados. El entorno CYRAH (Cálculo y Razonamiento Hidrológico) incorpora el módulo de simulación SIM a una línea básica de razonamiento sobre el proceso de la inundación: En una primera fase, se analiza la situación actual. El experto es capaz de centrar su atención únicamente en los casos que son o podrían llegar a ser problemáticos en el futuro. Su conocimiento de los episodios registrados en el pasado le permite hacer conjeturas sobre evoluciones verosímiles de la situación meteorológica y evaluar aproximadamente la respuesta de las distintas cuencas a las lluvias esperables. En una segunda fase, se utiliza el entorno SIM para inferir los caudales y niveles futuros. La incertidumbre en los datos y en los parámetros que describen el comportamiento físico se supera repitiendo las simulaciones con combinaciones representativas de las entradas e interpretando los distintos resultados que se obtienen. En una tercera fase se estima a partir de los caudales y niveles obtenidos la posibilidad de presentación de problemas en un futuro próximo. The thesis presents two knowledge representation environments: SIM and CYRAH, which are to be used for real-time decision support in flood forecasting in Mediterranean basins. The decision making during a flood event involves a number of steps that clearly exceed the possibilities which are currently offered by classical mathematical hydrologic models. The decision usually takes place in a professional environment where uncertainty sets practical limitations to the use of simulation models. Knowledge based systems offer the possibility of representing the actual reasoning and judgements made by the experts to build a model that embodies the professional knowledge usually applied in these cases. First, a general approach for decisión support systems during floods is presented. Flood forecasting in the Mediterranean área is greatly influenced by the meteorological, topographical and geomorphological features of its watersheds. Short rivers, steep slopes, deforestation and torrential rains are the main causes for a fast and intense response to rainfall in the zone and the consequent flood. A warning system must meet strong requirements: prompt response of relative accuracy under demanding conditions, such as unpredictable meteorological situations or ignorance of the basins' physical behaviour. An expert system approach is proposed as an aid in decisión making, due to the need for handling qualitative knowledge and criteria about physical phenomena. A methodology for building this kind of knowledge-based systems is presented. Physical processes should be properly represented, and thus the knowledge base and inference engine of this type of expert system must be specially adapted to meet this requirement. Therefore, the proposed architecture for these knowledge based systems integrates the professional reasoning paradigms used by hydrologists, such as traditional simulation models, together with symbolic problem solving paradigms such as rules and frames. The decisión support system is conceived as an inteUigent environment capable of automatically identifying the problems that might occur consistently with the set of data received during a flood event. The ability to direct the search for problems with a rough engineering model and then refine and adjust the evalualion using numerical analysis is a classical approach to problem solving in engineering. This approach is the basis for the overall structure of the environments within the scope of real time flood forecasting. Much emphasis is placed on the fact that the inputs and the physical behaviour of the system are only partially known and therefore the uncertainty on the data sould be assumed. Two original models are presented as an outcome of the research: SIM and CYRAH. Both are intermediate applications that stand between the classical numeric simulation systems, based on mathematical models, and the artificial intelligence systems, based on symbolic knowledge representation and inference procedures. In order to represent the behaviour of the physical system a reasoning line has to be assumed, but most of the knowledge handled by the environments is intended to be declarative; that is, defíned by the user to adapt to his way of understanding the decisión making process. The SIM environment (Simulación e Inferencia con Modelos) is capable of making knowledge-based simulations of the behaviour of the basins. It represents the reasoning about the behaviour of the physical system using two numeric simulation models: SAVEL and REBOLSA, integrated in a knowledge representation environment: SAR. SIM is a knowledge-based environment that lets the user define the criteria for handling ill-calibrated hydrological models under incomplete Information. The CYRAH environment (Cálculo Y RAzonamiento Hidrológico) integrales the simulation module SIM in a basic reasoning line about the flooding process: In a first phase, the current situation is analized. The expert is able to focus his attention only in the cases that are or might be problematic in the futiu"e. His knowledge of past events enables him to make conjectures on plausible evolutions of the meteorológica! situation and evalúate roughly the response in the different basins to future rains. As a result of his analysis, a limited number of cases are selected for further attention. In a second phase, the SIM environment is used lo estímate discharges and levéis in those cases. The uncertainty in the data and the descriptors of the physical structure is overeóme by repeating the simulations using representative combinations of inputs and inlerpreting the different outpuls obtained. The chances of problems arising in the near future are deduced in a third phase from the discharges and levéis estimaied.