David Balfagón (UV): El ensamblado de modelos hidrológicos desde una concepción bayesiana de la probabilidad

Miércoles 25 de febrero de 2025 @16:00 (CET)
Sala de Formación y Uso Docente, Edificio A, Facultad de Filosofía, UCM & online

Abstract
La escasez de agua, derivada tanto del aumento sostenido de la demanda como de los efectos del cambio climático, se ha convertido en una de las preocupaciones más acuciantes de nuestro tiempo. La gestión óptima de los recursos hídricos no es únicamente una cuestión técnica, sino un requisito esencial para el mantenimiento del orden económico y social en sociedades altamente dependientes de la estabilidad del suministro de agua. En este escenario, cabría esperar que la comunidad científica desempeñara un papel de liderazgo, en tanto que posee el mayor conocimiento disponible sobre la realidad física que gobierna los sistemas hídricos y su dinámica.

Sin embargo, la realidad es que as predicciones científicas sobre la disponibilidad de agua, especialmente a medio y largo plazo, rara vez ocupan un lugar central en los procesos de toma de decisiones. El motivo de ello no radica tanto en la falta de modelos o de datos, sino en la alta incertidumbre que acompaña a este tipo de predicciones. Como reconoce la propia comunidad científica, dicha incertidumbre tiene su origen en el carácter local y complejo de los sistemas hídricos, subordinados a su vez a un sistema global en el que el clima y la acción antrópica ejercen una influencia determinante.

Ante este escenario, los científicos han recurrido al ensamblado de modelos (multi-model ensemble) como estrategia para cuantificar la incertidumbre y, de este modo, poder ofrecer una información más robusta y útil para los gestores. El ensamblado ha demostrado su eficacia en meteorología y climatología, y en el ámbito de los recursos hídricos comienza a configurarse como una herramienta indispensable. Desde una perspectiva filosófica, ello plantea preguntas relevantes acerca de su estatus epistemológico.

En este contexto, en mi ponencia destacaré, en primer lugar, los aspectos definitorios del ensamblado aplicado a la predicción de recursos hídricos. Para ello, será crucial la distinción entre sistemas cuya variabilidad responde a dinámicas internas y sistemas en los que predominan forzamientos externos (external forcing). Aquí será fundamental la alusión a los trabajos de trabajos de Wendy S. Parker (2010) y Eric Winsberg (2018).

En segundo lugar, defenderé una interpretación bayesiana del ensamblado, frente a interpretaciones frecuencialistas u objetivas del ensamblado que, de manera más o menos explícita, dominan en la práctica actual. Recurriré, entonces, a los principios elementales de la filosofía de la probabilidad, definiendo los términos del Teorema de Bayes en el contexto específico de la predicción de recursos hídricos. Y, también, profundizando sobre la distinción entre las corrientes ortodoxas y moderadas.

Desde este marco, formalizaré una propuesta concreta del ensamblado basada en un bayesianismo moderado de corte pragmático. Dicha propuesta, que otorga a la ciencia de la predicción de recursos hídricos un conocimiento cualificado, justificaría la preeminencia epistémica de los enfoques top-down —guiados por la autoridad de los expertos— frente a los enfoques bottom-up, más dependientes de factores sociales y económicos.

Palabras clave: Cambio climático, filosofía de la probabilidad, hidrología

Bio
David Balfagón es ingeniero especializado en modelización de sistemas hídricos. Actualmente, como doctorando en Lógica y Filosofía de la Ciencia en la Universitat de València (UV), está desarrollando una tesis sobre el estatus epistemológico del ensamblado de modelos en la predicción de recursos hídricos. Entre sus intereses destacan la filosofía de la probabilidad, la cuantificación de la incertidumbre en sistemas complejos y la gestión de recursos naturales en el contexto actual de cambio climático. 

Comentadora
Carolina Cuadrado Bastos (UCM)