Risk Management in Environment, Production and Economy

The term "risk" is very often associated with negative meanings. However, in most cases, many opportunities can present themselves to deal with the events and to develop new solutions which can convert a possible danger to an unforeseen, positive event. This book is a structured collection of papers dealing with the subject and stressing the importance of a relevant issue such as risk management. The aim is to present the problem in various fields of application of risk management theories, highlighting the approaches which can be found in literature

Efficiency in South African agriculture : a two-stage fuzzy approach

PURPOSE : The purpose of this paper is to assess the efficiency of agricultural production in South Africa from 1970 to 2014, using an integrated two-stage fuzzy approach. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH : Fuzzy technique for order preference by similarity to ideal solution is used to assess the relative efficiency of agriculture in South Africa over the course of the years in the first stage. In the second stage, fuzzy regressions based on different rule-based systems are used to predict the impact of socio-economic and demographic variables on agricultural efficiency. They are compared with the bootstrapped truncated regressions with conditional α levels proposed in Wanke et al. (2016a). FINDINGS : The results show that the fuzzy efficiency estimates ranged from 0.40 to 0.68 implying inefficiency in South African agriculture. The results further reveal that research and development, land quality, health expenditure–population growth ratio have a significant, positive impact on efficiency levels, besides the GINI index. In terms of accuracy, fuzzy regressions outperformed the bootstrapped truncated regressions with conditional α levels proposed in Wanke et al. (2015). PRACTICAL IMPLICATIONS : Policies to increase social expenditure especially in terms of health and hence productivity should be prioritized. Also policies aimed at conserving the environment and hence the quality of land is needed. ORIGINALITY/VALUE : The paper is original and has not been previously published elsewhere.https://www.emerald.com/insight/publication/issn/1463-5771hj2019Economic

Developing collaborative planning support tools for optimised farming in Western Australia

Land-use (farm) planning is a highly complex and dynamic process. A land-use plan can be optimal at one point in time, but its currency can change quickly due to the dynamic nature of the variables driving the land-use decision-making process. These include external drivers such as weather and produce markets, that also interact with the biophysical interactions and management activities of crop production.The active environment of an annual farm planning process can be envisioned as being cone-like. At the beginning of the sowing year, the number of options open to the manager is huge, although uncertainty is high due to the inability to foresee future weather and market conditions. As the production year reveals itself, the uncertainties around weather and markets become more certain, as does the impact of weather and management activities on future production levels. This restricts the number of alternative management options available to the farm manager. Moreover, every decision made, such as crop type sown in a paddock, will constrains the range of management activities possible in that paddock for the rest of the growing season.This research has developed a prototype Land-use Decision Support System (LUDSS) to aid farm managers in their tactical farm management decision making. The prototype applies an innovative approach that mimics the way in which a farm manager and/or consultant would search for optimal solutions at a whole-farm level. This model captured the range of possible management activities available to the manager and the impact that both external (to the farm) and internal drivers have on crop production and the environment. It also captured the risk and uncertainty found in the decision space.The developed prototype is based on a Multiple Objective Decision-making (MODM) - á Posteriori approach incorporating an Exhaustive Search method. The objective set used for the model is: maximising profit and minimising environmental impact. Pareto optimisation theory was chosen as the method to select the optimal solution and a Monte Carlo simulator is integrated into the prototype to incorporate the dynamic nature of the farm decision making process. The prototype has a user-friendly front and back end to allow farmers to input data, drive the application and extract information easily

Multi-agent system for flood forecasting in Tropical River Basin

It is well known, the problems related to the generation of floods, their control, and management, have been treated with traditional hydrologic modeling tools focused on the study and the analysis of the precipitation-runoff relationship, a physical process which is driven by the hydrological cycle and the climate regime and that is directly proportional to the generation of floodwaters. Within the hydrological discipline, they classify these traditional modeling tools according to three principal groups, being the first group defined as trial-and-error models (e.g., "black-models"), the second group are the conceptual models, which are categorized in three main sub-groups as "lumped", "semi-lumped" and "semi-distributed", according to the special distribution, and finally, models that are based on physical processes, known as "white-box models" are the so-called "distributed-models". On the other hand, in engineering applications, there are two types of models used in streamflow forecasting, and which are classified concerning the type of measurements and variables required as "physically based models", as well as "data-driven models". The Physically oriented prototypes present an in-depth account of the dynamics related to the physical aspects that occur internally among the different systems of a given hydrographic basin. However, aside from being laborious to implement, they rely thoroughly on mathematical algorithms, and an understanding of these interactions requires the abstraction of mathematical concepts and the conceptualization of the physical processes that are intertwined among these systems. Besides, models determined by data necessitates an a-priori understanding of the physical laws controlling the process within the system, and they are bound to mathematical formulations, which require a lot of numeric information for field adjustments. Therefore, these models are remarkably different from each other because of their needs for data, and their interpretation of physical phenomena. Although there is considerable progress in hydrologic modeling for flood forecasting, several significant setbacks remain unresolved, given the stochastic nature of the hydrological phenomena, is the challenge to implement user-friendly, re-usable, robust, and reliable forecasting systems, the amount of uncertainty they must deal with when trying to solve the flood forecasting problem. However, in the past decades, with the growing environment and development of the artificial intelligence (AI) field, some researchers have seldomly attempted to deal with the stochastic nature of hydrologic events with the application of some of these techniques. Given the setbacks to hydrologic flood forecasting previously described this thesis research aims to integrate the physics-based hydrologic, hydraulic, and data-driven models under the paradigm of Multi-agent Systems for flood forecasting by designing and developing a multi-agent system (MAS) framework for flood forecasting events within the scope of tropical watersheds. With the emergence of the agent technologies, the "agent-based modeling" and "multiagent systems" simulation methods have provided applications for some areas of hydro base management like flood protection, planning, control, management, mitigation, and forecasting to combat the shocks produced by floods on society; however, all these focused on evacuation drills, and the latter not aimed at the tropical river basin, whose hydrological regime is extremely unique. In this catchment modeling environment approach, it was applied the multi-agent systems approach as a surrogate of the conventional hydrologic model to build a system that operates at the catchment level displayed with hydrometric stations, that use the data from hydrometric sensors networks (e.g., rainfall, river stage, river flow) captured, stored and administered by an organization of interacting agents whose main aim is to perform flow forecasting and awareness, and in so doing enhance the policy-making process at the watershed level. Section one of this document surveys the status of the current research in hydrologic modeling for the flood forecasting task. It is a journey through the background of related concerns to the hydrological process, flood ontologies, management, and forecasting. The section covers, to a certain extent, the techniques, methods, and theoretical aspects and methods of hydrological modeling and their types, from the conventional models to the present-day artificial intelligence prototypes, making special emphasis on the multi-agent systems, as most recent modeling methodology in the hydrological sciences. However, it is also underlined here that the section does not contribute to an all-inclusive revision, rather its purpose is to serve as a framework for this sort of work and a path to underline the significant aspects of the works. In section two of the document, it is detailed the conceptual framework for the suggested Multiagent system in support of flood forecasting. To accomplish this task, several works need to be carried out such as the sketching and implementation of the system’s framework with the (Belief-Desire-Intention model) architecture for flood forecasting events within the concept of the tropical river basin. Contributions of this proposed architecture are the replacement of the conventional hydrologic modeling with the use of multi-agent systems, which makes it quick for hydrometric time-series data administration and modeling of the precipitation-runoff process which conveys to flood in a river course. Another advantage is the user-friendly environment provided by the proposed multi-agent system platform graphical interface, the real-time generation of graphs, charts, and monitors with the information on the immediate event taking place in the catchment, which makes it easy for the viewer with some or no background in data analysis and their interpretation to get a visual idea of the information at hand regarding the flood awareness. The required agents developed in this multi-agent system modeling framework for flood forecasting have been trained, tested, and validated under a series of experimental tasks, using the hydrometric series information of rainfall, river stage, and streamflow data collected by the hydrometric sensor agents from the hydrometric sensors.Como se sabe, los problemas relacionados con la generación de inundaciones, su control y manejo, han sido tratados con herramientas tradicionales de modelado hidrológico enfocados al estudio y análisis de la relación precipitación-escorrentía, proceso físico que es impulsado por el ciclo hidrológico y el régimen climático y este esta directamente proporcional a la generación de crecidas. Dentro de la disciplina hidrológica, clasifican estas herramientas de modelado tradicionales en tres grupos principales, siendo el primer grupo el de modelos empíricos (modelos de caja negra), modelos conceptuales (o agrupados, semi-agrupados o semi-distribuidos) dependiendo de la distribución espacial y, por último, los basados en la física, modelos de proceso (o "modelos de caja blanca", y/o distribuidos). En este sentido, clasifican las aplicaciones de predicción de caudal fluvial en la ingeniería de recursos hídricos en dos tipos con respecto a los valores y parámetros que requieren en: modelos de procesos basados en la física y la categoría de modelos impulsados por datos. Los modelos basados en la física proporcionan una descripción detallada de la dinámica relacionada con los aspectos físicos que ocurren internamente entre los diferentes sistemas de una cuenca hidrográfica determinada. Sin embargo, aparte de ser complejos de implementar, se basan completamente en algoritmos matemáticos, y la comprensión de estas interacciones requiere la abstracción de conceptos matemáticos y la conceptualización de los procesos físicos que se entrelazan entre estos sistemas. Además, los modelos impulsados por datos no requieren conocimiento de los procesos físicos que gobiernan, sino que se basan únicamente en ecuaciones empíricas que necesitan una gran cantidad de datos y requieren calibración de los datos en el sitio. Los dos modelos difieren significativamente debido a sus requisitos de datos y de cómo expresan los fenómenos físicos. La elaboración de modelos hidrológicos para el pronóstico de inundaciones ha dado grandes pasos, pero siguen sin resolverse algunos contratiempos importantes, dada la naturaleza estocástica de los fenómenos hidrológicos, es el desafío de implementar sistemas de pronóstico fáciles de usar, reutilizables, robustos y confiables, la cantidad de incertidumbre que deben afrontar al intentar resolver el problema de la predicción de inundaciones. Sin embargo, en las últimas décadas, con el entorno creciente y el desarrollo del campo de la inteligencia artificial (IA), algunos investigadores rara vez han intentado abordar la naturaleza estocástica de los eventos hidrológicos con la aplicación de algunas de estas técnicas. Dados los contratiempos en el pronóstico de inundaciones hidrológicas descritos anteriormente, esta investigación de tesis tiene como objetivo integrar los modelos hidrológicos, basados en la física, hidráulicos e impulsados por datos bajo el paradigma de Sistemas de múltiples agentes para el pronóstico de inundaciones por medio del bosquejo y desarrollo del marco de trabajo del sistema multi-agente (MAS) para los eventos de predicción de inundaciones en el contexto de cuenca hidrográfica tropical. Con la aparición de las tecnologías de agentes, se han emprendido algunos enfoques de simulación recientes en la investigación hidrológica con modelos basados en agentes y sistema multi-agente, principalmente en alerta por inundaciones, seguridad y planificación de inundaciones, control y gestión de inundaciones y pronóstico de inundaciones, todos estos enfocado a simulacros de evacuación, y este último no dirigido a la cuenca tropical, cuyo régimen hidrológico es extremadamente único. En este enfoque de entorno de modelado de cuencas, se aplican los enfoques de sistemas multi-agente como un sustituto del modelado hidrológico convencional para construir un sistema que opera a nivel de cuenca con estaciones hidrométricas desplegadas, que utilizan los datos de redes de sensores hidrométricos (por ejemplo, lluvia , nivel del río, caudal del río) capturado, almacenado y administrado por una organización de agentes interactuantes cuyo objetivo principal es realizar pronósticos de caudal y concientización para mejorar las capacidades de soporte en la formulación de políticas a nivel de cuenca hidrográfica. La primera sección de este documento analiza el estado del arte sobre la investigación actual en modelos hidrológicos para la tarea de pronóstico de inundaciones. Es un viaje a través de los antecedentes preocupantes relacionadas con el proceso hidrológico, las ontologías de inundaciones, la gestión y la predicción. El apartado abarca, en cierta medida, las técnicas, métodos y aspectos teóricos y métodos del modelado hidrológico y sus tipologías, desde los modelos convencionales hasta los prototipos de inteligencia artificial actuales, haciendo hincapié en los sistemas multi-agente, como un enfoque de simulación reciente en la investigación hidrológica. Sin embargo, se destaca que esta sección no contribuye a una revisión integral, sino que su propósito es servir de marco para este tipo de trabajos y una guía para subrayar los aspectos significativos de los trabajos. En la sección dos del documento, se detalla el marco de trabajo propuesto para el sistema multi-agente para el pronóstico de inundaciones. Los trabajos realizados comprendieron el diseño y desarrollo del marco de trabajo del sistema multi-agente con la arquitectura (modelo Creencia-Deseo-Intención) para la predicción de eventos de crecidas dentro del concepto de cuenca hidrográfica tropical. Las contribuciones de esta arquitectura propuesta son el reemplazo del modelado hidrológico convencional con el uso de sistemas multi-agente, lo que agiliza la administración de las series de tiempo de datos hidrométricos y el modelado del proceso de precipitación-escorrentía que conduce a la inundación en el curso de un río. Otra ventaja es el entorno amigable proporcionado por la interfaz gráfica de la plataforma del sistema multi-agente propuesto, la generación en tiempo real de gráficos, cuadros y monitores con la información sobre el evento inmediato que tiene lugar en la cuenca, lo que lo hace fácil para el espectador con algo o sin experiencia en análisis de datos y su interpretación para tener una idea visual de la información disponible con respecto a la cognición de las inundaciones. Los agentes necesarios desarrollados en este marco de modelado de sistemas multi-agente para el pronóstico de inundaciones han sido entrenados, probados y validados en una serie de tareas experimentales, utilizando la información de la serie hidrométrica de datos de lluvia, nivel del río y flujo del curso de agua recolectados por los agentes sensores hidrométricos de los sensores hidrométricos de campo.Programa de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: María Araceli Sanchis de Miguel.- Secretario: Juan Gómez Romero.- Vocal: Juan Carlos Corrale

AN INVESTIGATION INTO AN EXPERT SYSTEM FOR TELECOMMUNICATION NETWORK DESIGN

Many telephone companies, especially in Eastern-Europe and the 'third world', are developing new telephone networks. In such situations the network design engineer needs computer based tools that not only supplement his own knowledge but also help him to cope with situations where not all the information necessary for the design is available. Often traditional network design tools are somewhat removed from the practical world for which they were developed. They often ignore the significant uncertain and statistical nature of the input data. They use data taken from a fixed point in time to solve a time variable problem, and the cost formulae tend to be on an average per line or port rather than the specific case. Indeed, data is often not available or just plainly unreliable. The engineer has to rely on rules of thumb honed over many years of experience in designing networks and be able to cope with missing data. The complexity of telecommunication networks and the rarity of specialists in this area often makes the network design process very difficult for a company. It is therefore an important area for the application of expert systems. Designs resulting from the use of expert systems will have a measure of uncertainty in their solution and adequate account must be made of the risk involved in implementing its design recommendations. The thesis reviews the status of expert systems as used for telecommunication network design. It further shows that such an expert system needs to reduce a large network problem into its component parts, use different modules to solve them and then combine these results to create a total solution. It shows how the various sub-division problems are integrated to solve the general network design problem. This thesis further presents details of such an expert system and the databases necessary for network design: three new algorithms are invented for traffic analysis, node locations and network design and these produce results that have close correlation with designs taken from BT Consultancy archives. It was initially supposed that an efficient combination of existing techniques for dealing with uncertainty within expert systems would suffice for the basis of the new system. It soon became apparent, however, that to allow for the differing attributes of facts, rules and data and the varying degrees of importance or rank within each area, a new and radically different method would be needed. Having investigated the existing uncertainty problem it is believed that a new more rational method has been found. The work has involved the invention of the 'Uncertainty Window' technique and its testing on various aspects of network design, including demand forecast, network dimensioning, node and link system sizing, etc. using a selection of networks that have been designed by BT Consultancy staff. From the results of the analysis, modifications to the technique have been incorporated with the aim of optimising the heuristics and procedures, so that the structure gives an accurate solution as early as possible. The essence of the process is one of associating the uncertainty windows with their relevant rules, data and facts, which results in providing the network designer with an insight into the uncertainties that have helped produce the overall system design: it indicates which sources of uncertainty and which assumptions are were critical for further investigation to improve upon the confidence of the overall design. The windowing technique works by virtue of its ability to retain the composition of the uncertainty and its associated values, assumption, etc. and allows for better solutions to be attained.BRITISH TELECOMMUNICATIONS PL

GIS-based multicriteria analysis as decision support in flood risk management

In this report we develop a GIS-based multicriteria flood risk assessment and mapping approach. This approach has the ability a) to consider also flood risks which are not measured in monetary terms, b) to show the spatial distribution of these multiple risks and c) to deal with uncertainties in criteria values and to show their influence on the overall assessment. It can furthermore be used to show the spatial distribution of the effects of risk reduction measures. The approach is tested for a pilot study at the River Mulde in Saxony, Germany. Therefore, a GISdataset of economic as well as social and environmental risk criteria is built up. Two multicriteria decision rules, a disjunctive approach and an additive weighting approach are used to come to an overall assessment and mapping of flood risk in the area. Both the risk calculation and mapping of single criteria as well as the multicriteria analysis are supported by a software tool (FloodCalc) which was developed for this task. --

Methodology for the evaluation and design of projects considering multiple criteria and uncertainty. Application to the development of energy projects in rural areas

Tesi en modalitat de compendi de publicacionsIn 2015, the United Nations defined the Sustainable Development Goals in a transition towards a world without poverty and where human rights, equity and sustainability are prioritized. In particular, modern energy services are considered crucial not only to achieve universal access to energy by 2030, but due to their contribution to alleviate chronical poverty, reduce food insecurity, promote the access to modern information in schools and enhance the start of productive activities. However, the aim of global access by 2030 is still far from being complete, with more than 700 million people living in rural areas without access to electricity and using firewood and other polluting traditional biomass for cooking and heating. Decentralized energy systems are gaining attention as a more feasible solution than grid extension to provide energy to rural and inaccessible areas. The evaluation and design of decentralized systems is a complex process that needs to take into account multiple alternatives and criteria to ensure a long-term sustainability, but usually available studies in literature focus exclusively in technical and economic aspects. Also, the minority of studies following a multicriteria decision-making approach underestimate the effect of the potential lack of confidence of the experts and users consulted to weight the importance of each criterion or to evaluate a specific alternative. In this context, the objective of this thesis is to develop multicriteria procedures considering uncertainty to increase the robustness of the results. These procedures are applied to projects that foster access to energy services and promote therefore the development of rural and underprivileged areas. The thesis begins with two multicriteria procedures presented for the evaluation and the design, respectively, of rural electrification projects. These procedures are applied to two real case studies in Peru and Nigeria. Both applications provide valuable insights, for local authorities and other promoters of electrification systems in similar contexts, regarding which technologies and configurations to use in determined circumstances. At the same time, the analysis carried out enable an improvement regarding the robustness of results through the consideration of the lack of confidence of the opinions collected about the importance of the criteria and the evaluation of the alternatives. In this regard, A Methodology for Multicriteria Decision-making considering Uncertainty (MIMDU) is then developed based on fuzzy numbers to include the lack of confidence experts and users might have when weighting a criterion or evaluating an alternative. The methodology designed includes a novel procedure to quantify human opinions with non-pre-defined fuzzy numbers and a systematic process to calculate diverse rankings of alternatives and provide complimentary information that leads to a more robust decision-making. Indeed, the potential of the methodology is illustrated with an example case that shows how the lack of confidence can affect the alternatives ranking and the subsequent decision. Finally, the methodology is applied to a real case study in Colombia to select the best alternative for digestate post-treatment before its application to agricultural soil as a fertilizer. The use of MIMDU presents three major beneficial outcomes for multicriteria decision-making to foster rural development. First, the consideration of the lack of confidence of the respondents can reduce the pressure they might feel when providing an answer without complete knowledge. Second, it allows a more accurate quantification of the opinions given, turning, for example, more hesitant answers into less reliable evaluations of an alternative, that worsens its final ranking. And third, more robust decisions can be taken due to the major precision in the modelling of opinions and the possibility of comparing crisp and fuzzy-based rankings of the alternatives.Dins dels objectius de desenvolupament sostenibles, els serveis energètics moderns es consideren crucials no només per aconseguir l'accés universal a l'energia el 2030, sinó per la seva contribució a pal·liar la pobresa crònica, reduir la inseguretat alimentària, promoure l'accés a la informació moderna a les escoles i permetre l'inici d'activitats productives. Tot i això, l’objectiu d’accés mundial per al 2030 encara està lluny d’acomplir-se, ja que més de 700 milions de persones viuen a les zones rurals sense accés a l’electricitat i utilitzen llenya i altres biomasses tradicionals contaminants per cuinar i escalfar. Els sistemes energètics descentralitzats guanyen pes respecte l’extensió de la xarxa per proporcionar energia a zones rurals i inaccessibles. L’avaluació i el disseny d’aquests sistemes és un procés complex que ha de tenir en compte múltiples alternatives i criteris per garantir una sostenibilitat a llarg termini, però els estudis de literatura disponibles generalment se centren exclusivament en aspectes tècniques i econòmiques. A més, la minoria d’estudis que segueixen un enfocament multicriteri subestimen l’efecte de la manca de confiança potencial dels experts i usuaris consultats per ponderar la importància de cada criteri o avaluar una alternativa específica. En aquest context, l'objectiu d'aquesta tesi és desenvolupar procediments multicriteri considerant la incertesa per afavorir l’obtenció de resultats robustos. Aquests procediments s’apliquen a projectes que afavoreixen l’accés als serveis energètics i promouen, per tant, el desenvolupament de zones rurals i desfavorides. La tesi comença amb dos procediments multicriteri presentats per a l'avaluació i el disseny, respectivament, de projectes d'electrificació rural. Aquests procediments s'apliquen a dos casos pràctics reals al Perú i Nigèria. Ambdues aplicacions proporcionen informació valuosa, per a les autoritats locals i altres promotors de sistemes d’electrificació en contextos similars, sobre quines tecnologies i configuracions a utilitzar en determinades circumstàncies. Al mateix temps, les anàlisis realitzades permeten una millora en quant a la solidesa dels resultats mitjançant la consideració de la manca de confiança de les opinions recollides sobre la importància dels criteris i l’avaluació de les alternatives. Per fer-ho, es desenvolupa una metodologia per a la presa de decisions multicriteri que té en compte la incertesa (MIMDU) basada en nombres difusos per incloure la manca de confiança que els experts i usuaris podrien tenir quan ponderen un criteri o avaluen una alternativa. La metodologia dissenyada inclou un nou procediment per quantificar opinions humanes amb nombres difusos no predefinits i un procés sistemàtic per calcular diversos rànquings d’alternatives i proporcionar informació complementària que condueix a una presa de decisions més robusta. De fet, el potencial de la metodologia s’il·lustra amb un cas d’exemple que mostra com la manca de confiança pot afectar el rànquing d’alternatives i la decisió posterior. Finalment, la metodologia s'aplica a un estudi de cas real a Colòmbia per seleccionar la millor alternativa per al post-tractament del digestat abans de la seva aplicació a sòl agrícola com a fertilitzant. L’ús de MIMDU presenta tres grans beneficis per a la presa de decisions multicriteri per fomentar el desenvolupament rural. En primer lloc, la consideració de la manca de confiança dels enquestats pot reduir la pressió que podrien sentir al donar una resposta sense coneixement complet. En segon lloc, permet una quantificació més precisa de les opinions donades, convertint, per exemple, respostes més dubtoses en avaluacions menys fiables d’una alternativa, que empitjora la seva classificació final. I, en tercer lloc, es poden prendre decisions més robustes a causa de la precisió en la modelització d’opinionsEn 2015, la Organización de las Naciones Unidas definió los Objetivos de Desarrollo Sostenible en una transición hacia un mundo sin pobreza y donde se priorizan los derechos humanos, la equidad y la sostenibilidad. En particular, los servicios energéticos modernos se consideran cruciales no solo para lograr el acceso universal a la energía en 2030, sino por su contribución para aliviar la pobreza crónica, reducir la inseguridad alimentaria, promover el acceso a la información en las escuelas y permitir el inicio de actividades productivas. Sin embargo, el objetivo de acceso global a la energía para 2030 aún está lejos de ser completo, con más de 700 millones de personas viviendo en áreas rurales sin acceso a electricidad y utilizando leña y otra biomasa tradicional contaminante, para cocinar y calentar. Los sistemas de energía descentralizados están ganando peso respecto a la extensión de la red para proporcionar energía a áreas rurales e inaccesibles. La evaluación y el diseño de sistemas descentralizados es un proceso complejo que precisa considerar múltiples alternativas y criterios para que sea sostenible a largo plazo, pero los estudios disponibles en la literatura generalmente se enfocan exclusivamente en aspectos técnicos y económicos. Asimismo, la minoría de estudios que siguen un enfoque de toma de decisiones multicriterio subestiman el efecto de la potencial falta de confianza de los expertos y usuarios consultados para ponderar la importancia de cada criterio o para evaluar una alternativa específica. En este contexto, el objetivo de esta tesis es desarrollar procedimientos multicriterio considerando la incertidumbre para aumentar la robustez de los resultados. Estos procedimientos se aplican a proyectos que fomentan el acceso a los servicios energéticos y, por tanto, promueven el desarrollo de zonas rurales y desfavorecidas. La tesis comienza con dos procedimientos multicriterio presentados para la evaluación y el diseño, respectivamente, de proyectos de electrificación rural. Estos procedimientos se aplican a dos estudios de casos reales en Perú y Nigeria. Ambas aplicaciones pueden proporcionar información valiosa, para las autoridades locales y otros promotores de sistemas de electrificación en contextos similares, sobre qué tecnologías y configuraciones utilizar en determinadas circunstancias. Al mismo tiempo, los análisis realizados permiten una mejora en cuanto a la robustez de los resultados a través de la consideración de la falta de confianza de las opiniones recogidas acerca de la importancia de los criterios y de la evaluación de las alternativas. Para ello, se desarrolla una Metodología para la toma de decisiones multicriterio considerando la incertidumbre (MIMDU) basada en números difusos para incluir la falta de confianza que los expertos y los usuarios pueden tener al ponderar un criterio o evaluar una alternativa La metodología diseñada incluye un procedimiento novedoso para cuantificar opiniones humanas con números difusos no predefinidos y un proceso sistemático para proponer rankings de alternativas y brindar información complementaria que conduce a una toma de decisiones más robusta. El potencial de la metodología se ilustra con un caso de ejemplo que muestra cómo la falta de confianza puede afectar el ranking de alternativas y la decisión posterior. Finalmente, la metodología diseñada se aplica a un estudio de caso real en Colombia para seleccionar la mejor alternativa para el digestato post-tratamiento previo a su aplicación al suelo agrícola como fertilizante. El uso de MIMDU presenta tres importantes beneficios para la toma de decisiones multicriterio en contextos de desarrollo rural. En primer lugar, la consideración de la falta de confianza de los encuestados puede reducir la presión al dar una respuesta sin un conocimiento completo. En segundo lugar, permite una cuantificación más precisa de las opiniones emitidas, convirtiendo, por ejemplo, respuestas más vacilantes en valoraciones menos fiables de una alternativa, que empeora su clasificación final. Y tercero, se pueden tomar decisiones más sólidas debido a la mayor precisión en el modelado de opiniones y la posibilidad de comparar rankings deterministas y difusos de las alternativas.Postprint (published version

Enhancing OpenStreetMap for the Assessment of Critical Road Infrastructure in a Disaster Context

Die Häufigkeit von Naturkatastrophen nimmt weltweit zu, was zu immensen Schäden an kritischer Straßeninfrastruktur und deren Funktionalität führen kann. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Funktionalität kritischer Straßeninfrastruktur vor, während und nach einer Katastrophe zu beurteilen. Dazu werden globale Straßendaten benötigt, die für die Routenplanung nutzbar sind. OpenStreetMap (OSM) stellt globale Straßennetzdaten zur Verfügung, die kostenlos und frei zugänglich sind. Allerdings ist die Verwendung der OSM Straßendaten für Routenplanungsanwendungen oft eine Herausforderung. Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines generischen, mehrskaligen Konzepts zur Analyse kritischer Straßeninfrastrukturen im Kontext von Naturgefahren unter Verwendung von OSM Daten. Dafür werden zwei aufeinander folgende Forschungsziele aufgestellt: (i) die Verbesserung der Routingfähigkeit von OSM Daten und (ii) die Bewertung kritischer Straßeninfrastruktur im Kontext von Naturgefahren. Daraus resultiert die Gliederung dieser Arbeit in zwei Hauptteile, die jeweils den Forschungszielen entsprechen. Im ersten Teil dieser Arbeit wird die Nutzbarkeit von OSM Daten für Routing Anwendungen verbessert. Zunächst wird dafür die Qualität des OSM Straßennetzwerks im Detail analysiert. Dabei werden zwei große Herausforderungen im Bereich der Anwendbarkeit von OSM Daten für die Routenplanung identifiziert: fehlende Geschwindigkeitsangaben und Fehler in der Straßenklassifizierung. Um die erste Herausforderung zu bewältigen, wird ein FuzzyFramework zur Geschwindigkeitsschätzung (Fuzzy-FSE) entwickelt, welches eine Fuzzy Regelung zur Schätzung der Durchschnittsgeschwindigkeit einsetzt. Diese Fuzzy Regelung basiert auf den Parametern Straßenklasse, Straßenneigung, Straßenoberfläche und Straßenlänge einsetzt. Das Fuzzy-FSE besteht aus zwei Teilen: einer Regel- und Wissensbasis, die über die Zugehörigkeitsfunktionen für den Ausgangsparameter Geschwindigkeit entscheidet, und mehrere Fuzzy-Regelsysteme, welche die resultierende Durchschnittsgeschwindigkeit berechnen. Die Ergebnisse zeigen, dass das Fuzzy-FSE auch bei ausschließlicher Verwendung von OSM Daten eine bessere Leistung erbringt als bestehende Methoden. Die Herausforderung der fehlerhaften Straßenklassifizierung wird durch die Entwicklung eines neuartigen Ansatzes zur Erkennung von Klassifizierungfehlern in OSM angegangen. Dabei wird sowohl nach nicht verbundenen Netzwerkteilen als auch nach Lücken im Straßennetzwerk gesucht. Verschiedene Parameter werden in einem Bewertungssystem kombiniert, um eine Fehlerwahrscheinlichkeit zu erhalten. Auf Basis der Fehlerwahrscheinlichkeit kann ein menschlicher Nutzer diese Fehler überprüfen und korrigieren. Die Ergebnisse deuten einerseits darauf hin, dass an Lücken mehr Klassifizierungsfehler gefunden werden als an nicht verbundenen Netzwerkteilen. Andererseits zeigen sie, dass das entwickelte Bewertungssystem bei einer benutzergesteuerten Suche nach Lücken zu einem schnellen Aufdecken von Klassifizierungsfehlern verwendet werden kann. Aus dem ersten Teil dieser Arbeit ergibt sich somit ein erweiterter OSM Datensatz mit verbesserter Routingfähigkeit. Im zweiten Teil dieser Arbeit werden die erweiterten OSM Daten zur Bewertung der kritischen Straßeninfrastruktur im Katastrophenkontext verwendet. Dazu wird der zweite Teil des generischen, mehrskaligen Konzepts entwickelt, das aus mehreren, miteinander verbundenen Modulen besteht. Ein Modul implementiert zwei Erreichbarkeitsindizes, welche verschiedene Aspekte der Erreichbarkeit im Straßennetzwerk hervorheben. In einem weiteren Modul wird ein grundlegendes Modell der Verkehrsnachfrage entwickelt, welches den täglichen interstädtischen Verkehr ausschließlich auf der Grundlage von OSM Daten schätzt. Ein drittes Modul verwendet die oben beschriebenen Module zur Schätzung verschiedener Arten von Auswirkungen von Naturkatastrophen auf das Straßennetzwerk. Schließlich wird in einem vierten Modul die Vulnerabilität des Straßennetzes gegenüber weiteren Schäden bei Langzeitkatastrophen analysiert. Das generische Konzept mit allen Modulen wird exemplarisch in zwei verschiedenen Regionen für zwei Waldbrandszenarien angewendet. Die Ergebnisse der Fallstudien zeigen, dass das Konzept ein wertvolles, flexibles und global anwendbares Instrument für Regionalplaner und Katastrophenmanagement darstellt, das länder- bzw. regionenspezifische Anpassungen ermöglicht und gleichzeitig wenig Daten benötigt