Conclusiones y comentarios

En este apartado se ha utilizado un sistema lógico difuso para reproducir la gestión histórica del río Sorbe, regulado por el embalse de Beleña, cuyo uso es fundamentalmente el abastecimiento urbano. Para ello se ha definido un total de 25 reglas difusas cuyos datos de entrada son volúmenes almacenados y aportaciones al embalse, aplicando un proceso de agrupación de datos para definir los valores iniciales de las sueltas, variable de salida, que sirven para un posterior proceso de calibración.

Durante el proceso ha quedado patente que el embalse de Beleña ha sufrido cambios en la gestión, que han podido ser identificados con rapidez gracias a la definición del sistema de inferencia difusa. Esta es una de las aplicaciones de esta metodología: determinar la gestión histórica de embalses, detectar cuándo se han producido cambios en la misma y en qué han consistido. Esta capacidad para realizar auditorías de la gestión es una de las ventajas de la lógica difusa, y se fundamenta en la definición y comparación de sistemas lógicos difusos adicionales que reproduzcan la gestión histórica de cada periodo concreto que se desee evaluar.

En este caso, por ejemplo, se podría definir otro sistema de inferencia difusa tomando como base únicamente los datos anteriores a octubre de 1996, con lo cual la gestión resultante no sería la actual, sino la anterior. Una vez definidos ambos sistemas su comparación resultaría sencilla, ya que al presentar idénticas variables de entrada, caracterizaciones difusas y reglas, la única diferencia entre ambos son las sueltas resultado de cada regla. Por tanto la comparación de dos sistemas lógicos difusos definidos para el mismo embalse consiste en comparar las sueltas regla a regla, cuyas diferencias son los cambios que se han producido en la gestión. Dicha comparación permitiría identificar de forma concreta qué cambios se han producido, en qué sentido se han producido y para qué situaciones concretas (volúmenes, aportaciones, épocas del año, etc.) se han producido. Esta capacidad de comparación de diferentes gestiones históricas para un mismo embalse supone la posibilidad de emplear la lógica difusa en la investigación de la gestión histórica de un embalse.

Al igual que dicha comparación se puede realizar entre dos gestiones históricas, es posible comparar la gestión histórica y la definida por un algoritmo de optimización. De esta forma la comparación permite definir cuan cerca está o ha estado la gestión histórica de la gestión óptima, y qué cambios deben abordarse para lograr esta última. También se puede comparar con un sistema lógico difuso definido empleando criterios de experto para averiguar cuan cerca está la gestión histórica de aquella que los expertos desearían, y qué sería necesario modificar para alcanzar ésta. Es decir, permite evaluar la bondad de la gestión del embalse respecto al criterio de expertos.

Cabe destacar que el sistema lógico difuso elaborado supone una descripción sistemática de la gestión histórica. Como se ha expuesto, el sistema recoge todos los aspectos tenidos en cuenta en la gestión histórica, es decir, resume en un sistema de reglas todos los criterios seguidos en la misma, con lo cual se aglutina ésta de una forma sistemática y teniendo en cuenta todos sus aspectos, posibilidad de la que carecen otras metodologías.

Es preciso comentar asimismo que todos los parámetros del sistema son variables y magnitudes medibles directamente, es decir, no existen variables abstractas ni conceptualizaciones matemáticas que no puedan ser comprobadas in situ. Esta característica contribuye no poco a que la lógica difusa sea conceptualmente sencilla, ya que maneja variables que cualquiera puede conceptualizar, entender y comprobar.

Una vez definido el sistema lógico difuso para la gestión actual de Beleña, el siguiente paso sería contrastar y analizar dicha gestión con los gestores y beneficiarios del embalse, de modo que éstos pudieran realizar sus aportaciones y propuestas respecto a la misma con el fin de lograr una gestión mejorada en la cual se vieran reflejados los criterios de todos los implicados. Gracias a la metodología difusa dichas observaciones pueden ser reflejadas matemáticamente en las reglas de gestión de forma sencilla, lo que permite facilitar el proceso de participación pública y de sistematización de las reglas que no se hallen bien definidas matemáticamente. En este caso la lógica difusa permite acercar el proceso

La idea anterior se apoya en el hecho de que, aunque el proceso metodológico seguido pueda resultar más engorroso que la definición de una regla basada, por ejemplo, en el establecimiento de umbrales, resulta mucho más fácil de hacer comprender al público en general. Por ejemplo, si se deseara hacer comprender a un usuario cualquiera una gestión basada en umbrales, se le debería enunciar con frases como la siguiente: “si el embalse está

por debajo de x1 Hm3 entonces se sueltan y1 Hm3, si el embalse está entre x1 y x2 entonces se

sueltan y2 Hm3” y así sucesivamente. En cambio, para hacer comprender un sistema lógico

difuso las frases deberían ser como la que sigue: “si el embalse está bajo, entonces se

sueltan y1 Hm3, si está medio se sueltan y2 Hm3” y así sucesivamente.

Si a una persona sin conocimientos técnicos se le enuncian ambas frases, es mucho más probable que entienda con mayor facilidad la segunda, ya que si se le indica el umbral empleando un valor concreto es probable que no sea capaz de interiorizar el mismo, lo que podría generarle dudas, y hacerle preguntar por ejemplo: “¿y por qué se ha tomado ese valor y no otro?”, ante la cual la respuesta obvia es: “porque se ha determinado así en el modelo”, frase que pondría fin a la exposición de la regla de gestión clásica sin que el interlocutor comprenda por qué se ha elegido ese valor, ya que el hecho de decir que se ha determinado en un modelo es como decirle que ese valor es así y punto, puesto que el interlocutor no tiene por qué conocer el modelo. Obviamente, si éste conoce el modelo y su funcionamiento, la exposición sí conduciría a un entendimiento adecuado entre las dos partes, pero esta circunstancia no suele ser común.

En cambio, ante la frase explicativa del modelo difuso, el interlocutor podría preguntar: ¿y entre qué volúmenes se considera que el embalse está bajo?, lo cual sería respondido de

la forma: “entre x1 y x2”. Llegado a este punto el interlocutor podría estar de acuerdo con la

definición de volumen bajo o no estarlo. Por ejemplo podría responder “a mí x2 no me

parece que sea un embalse bajo” o podría poner en duda toda la regla en el sentido: “creo que esa suelta sería más correcta con un embalse medio”. En este caso se puede observar como ya hay discusión, es decir, el interlocutor puede poner en duda el sistema lógico difuso, basado en términos lingüísticos, con mucha más facilidad de lo que podría poner en duda un sistema de gestión clásico. Esta interacción permite, por un lado, que el técnico elaborador del modelo pueda beneficiarse de la experiencia de dicho interlocutor que, sin

usar un lenguaje técnico, puede transmitir modificaciones a la regla; y por otro lado permite que el interlocutor se muestre mucho más satisfecho e integrado en la gestión, ya que puede discutir en igualdad de condiciones sobre un sistema de gestión con quien lo ha elaborado. Como resultado el técnico aprende del interlocutor y el interlocutor siente que está colaborando en la gestión y que, en cierta forma, es técnico y gestor.

Esta mayor posibilidad de comunicación y colaboración entre técnicos y no técnicos es una de las mayores ventajas, si no la mayor, de la lógica difusa, máxime hoy en día cuando los procesos de participación pública están en auge. Un sistema lógico difuso permite integrar en la gestión a personal no técnico que, de otra forma, es incapaz de entender y mucho menos discutir los resultados de los modelos. Simonovic (2009) describe el uso de criterios de experto en la definición de conjuntos difusos sobre aspectos relacionados con la seguridad frente a avenidas, entre otros en qué grado considera un experto que el plan de evacuación es adecuado para diversos caudales, y obtiene mediante agregación cuál es la percepción de la seguridad frente a avenidas según dichos expertos. En dicho contexto la palabra "experto" no significa "técnico", sino simplemente "alguien que sabe del problema sobre el que le preguntan". Para un sistema lógico difuso que reproduzca la gestión de un embalse, un experto puede ser cualquiera que conozca cómo funciona dicho sistema, y que sea capaz de formular, aunque de forma poco precisa (es decir, difusa) cómo se debería gestionar dicho embalse. Obviamente dicha ventaja puede tornarse en desventaja si la discusión es entre técnicos ya que éstos, al hallarse más habituados a las cuantificaciones y a asignar valores numéricos, pueden ser más reacios a aceptar términos difusos, aunque en este caso únicamente se produciría al principio del proceso, ya que el personal técnico en relativamente poco tiempo sería capaz de adaptarse a la terminología difusa, circunstancia que ha ocurrido en otros campos de la ciencia, como la electrónica.

Otra ventaja de los sistemas lógicos difusos se basa en el hecho de que su puesta en funcionamiento es relativamente más sencilla que en otras metodologías. En este caso de estudio se han utilizado datos y fuentes bibliográficas de acceso público, y se ha conseguido

nada del objeto del modelo; ya que no hay ninguna tecnología ni metodología que pueda sustituir a la información. Sin embargo el hecho de haber logrado construir un sistema lógico difuso que funciona correctamente, reproduciendo todos los aspectos de la gestión, con relativamente poca información, indica que la metodología es especialmente robusta, es decir, funciona a niveles aceptables casi independientemente de la cantidad final de información de la que se disponga, con lo cual no se premia la cantidad de información, sino su calidad. Para poner en marcha un sistema lógico difuso no es necesaria una gran cantidad de información, pero sí es preciso que la que se obtenga sea adecuada, en este caso series de datos validadas, de forma que se garantice su certeza. Ello es, indudablemente, una ventaja respecto a sistemas clásicos, que muchas veces necesitan una enorme cantidad de información, a pesar de lo cual pueden quedar sustentados en gran parte por datos dudosos, lo que pone en cuestión su validez.

Por último, comentar que aunque dicha fase de construcción sea relativamente más larga respecto a otros métodos, se trata de un procedimiento intuitivo y sistemático en el que, partiendo de unas decisiones iniciales que es necesario tomar, se siguen una serie de pasos muy concretos, conceptualmente sencillos e intuitivos, lo que minimiza la aparición de errores. Ello es sin duda una ventaja sobre modelos conceptualmente más complicados cuyo funcionamiento sea más difícil de comprender.